加权马尔可夫优化的NGBM(1,1)模型在中长期电力负荷预测中的应用

灰色理论在电力负荷预测领域中有重要应用,为了扩展灰色模型在中长期电力负荷预测中应用,提出了一种基于加权马尔可夫优化的非线性灰色伯努利(nonlinear grey Bernoulli Model, NGBM(1,1))预测模型.首先引进新型非线性NGBM(1,1)模型对电力负荷数据的总体趋势进行拟合,得到的灰拟合精度序列是一个随机波动的过程,再利用加权马尔可夫的特点确定灰拟合精度的加权转移概率矩阵,通过插值和还原计算对NGBM(1,1)模型的预测结果进行优化.将该模型运用到江苏省农村电力负荷预测中,结果验证其在预测精度上的优越性,并用于中长期电力负荷预测是有效可行的.     

快速路隧道路段车道缩减情形下通行能力评估及应用研究

快速路系统是城市路网主骨架的重要构成部分,其主通道作用能否充分发挥,常受制于瓶颈路段通行能力.在快速路隧道路段车道缩减情形下,分析隧道路段的道路条件,从交通检测大数据提取交通流时空分布特征,选用Greenshelds交通流模型,分车道标定模型.对比隧道路段与紧邻的普通路段各车道通行能力差别,评估隧道路段车道期望通行能力、运行通行能力;比较渐变缩窄与信号控制两种模式缩减车道的通行能力差异,提出兼顾通行量最大化与路权公平的信号控制改善方案.验证了:车道通行能力自内向外衰减;运行通行能力比设计通行能力低;提出的信号控制改善方案可提高通行能力3.4％.     

基于领域元模型的车载ATP子系统软件建模研究

针对列车自动防护（ATP, Automatic Train Protection）系统开发中所存在的问题，提出一种基于领域元模型的车载ATP子系统软件建模方法。分析铁道信号领域内不同列车运行控制系统对车载ATP子系统的共性特征要求，并基于元模型理论构建其领域元模型。提出了基于领域元模型的车载ATP子系统软件开发方法，该方法支持软件模型重用，可以提高车载ATP子系统软件的开发质量和开发效率。     

建筑工程施工安全氛围的因子结构模型——基于长沙建筑市场的调查

建筑工程施工安全氛围是建筑安全事故有效的事前预测因素,而施工安全氛围因子结构的不一致一直是建筑安全管理专家争论的焦点.以长沙为采样地区,结合专家访谈设计了建筑工程施工安全氛围的测量问卷,综合运用探索性因子分析和验证性因子分析识别并验证了建筑工程施工安全氛围的因子结构模型,基于该因子结构模型评价了长沙地区的建筑工程施工安全氛围,并结合以往研究成果对该因子结构模型进行讨论.研究结果表明:建筑工程施工安全氛围可用三因子结构模型测度,三因子为项目安全管理承诺、工人安全响应和领班安全承诺;测评发现工人安全响应分值最高,且项目安全管理承诺分值高于领班安全承诺.     

基于三维激光扫描构建复杂管线BIM几何模型的影响因素分析

将三维激光扫描技术与 BIM 技术集成应用于施工阶段已越来越广泛。 通过定向对排名前 80 的施工企业 (排名以 2015-2016 年收入为准) 进行问卷调查, 分析三维激光扫描与 BIM 集成应用在施工阶段的应用情况以及总结影响其实施的众多因素, 并得到三维激光扫描技术与 BIM 技术集成应用于构建复杂管线 BIM 几何模型存在影响项目实施成败的 8 个主要因素。 其次, 通过 29 家施工企业对 8 个主要影响因素进行评价并打分, 根据打分结果利用熵权法得到 8 个主要影响因素的权重。 最后, 依据 8 个主要影响因素的权重总排序以及将其划分为 4 个层级, 给出利用三维激光扫描技术构建复杂管线 BIM 几何模型的实施建议, 为施工企业提供有价值的参考依据。     

基于EFSPD的艏侧推建模及放样探究

船体是一个非常不规则的空间三维结构,特别是船艏、船艉处的线型突变,导致了生产设计人员对这些结构中诸如舵叶、球鼻艏、艏侧推等复杂结构无法准确地进行建模及放样.文章应用EFSPD软件,以某船艏侧推为例,给出了该艏侧推的建模过程,并结合船体放样思路,利用投影关系,有效求出了艏侧推结构中的喇叭板和筒状结构的剖面结构以及与船体外板的交线,从而得到各构件的放样图.文章认为通过EFSPD中的各个模块的组合,结合船体放样的思路,可以有效解决船体三维建模中复杂结构的建模及放样问题.     

基于LeNet-5的编组站站内机车车号识别系统的研究

编组站内机车车号的识别问题一直制约着本务机车综合管控技术的发展。为了解决这一问题,针对机车车次,机车类型自动识别问题进行研究。改进了基于卷积神经网络LeNet-5的识别算法,并收集了大量机车车次图像素材,通过图像预处理后,使用训练集进行模型训练,形成适用于机车车次识别的网络模型,通过使用python语言与.NET平台实现了机车车次识别系统的设计。实验表明,该方法对机车车号的识别达到了较高的识别水平。目前,车号识别系统已在中国铁路武汉局集团有限公司襄阳北站试验,高清图像素材从车站高清货检系统处获取,识别效果良好,为实现智慧型编组站提供了有力的技术支撑。