带时间窗约束的道路危险品运输路径选择研究

对已有危险品运输模型进行分析,针对当前危险品类物流配送网络的特点,提出了在时间窗约束条件下城市道路网络中的危险品配送模型,该模型以整个网络中事故发生的期望和影响人数最小为目标。设计了目标集成方法和对集成后目标函数求解的扩展标号法来计算该多目标问题的Pareto最优折衷解,最后用实例对算法进行了验证。     

基于状态影响因子的高速铁路电务安全指数优化

为提升高速铁路电务安全保障能力,解决原有电务安全指数单一、只能静态反映高速铁路电务安全态势及电务运营安全复杂的连续动态表征评价等问题,采用随机过程理论,选取高速铁路电务设备正常、故障和事故3种状态相关的基本时间域、状态转移概率和状态持续系数作为电务安全指数的影响因子,并基于马尔科夫状态转移和Logistic函数分析的方法对其进行特征量提取,构建高速铁路电务安全指数优化模型;选取某典型线路和某典型路局电务6大类型设备的故障和事故基础数据,验证高速铁路电务安全指数优化效果。结果表明：由优化模型计算得到的高速铁路电务安全指数通过了双边趋势检验分析,能准确拟合电务设备状态的变化及持续周期变动,且部分状态变化趋势通过了显著水平α=0.05 （置信度为95%）和α=0.01 （置信度为99%）的检验,变化趋势明显;优化后的电务安全指数能直观、动态且连续地反映高速铁路电务设备运行的安全态势。     

基于梯度提升决策树模型的铁路货运装卸时间预测技术

铁路货运装卸时间的精准预测可提升铁路货运系统的调度合理性和服务质量,但装卸时间受多种因素影响。文章针对铁路货运装卸时间预测问题,从铁路货运运单全流程信息中挖掘运单属性与货运装卸时间的关系,以分类与回归树为基础模型,在LightGBM框架下构建梯度提升决策树模型;对铁路货运运单全流程信息中的相关数据进行整合、对数变换、增加特征等预处理,形成运单数据集;采用该数据对构建的模型进行训练,结果表明,构建的模型对货运装卸时间的预测性能优于与其对比的其他机器学习模型。将该模型应用在实际货运装卸业务场景时,实际准确率依旧高于其他对比模型。     

电气化铁道牵引供电系统加窗插值法的谐波分析

传统电气化铁道牵引供电系统的谐波分析方法受频谱泄漏和栅栏效应的影响,不能准确地得到谐波相关参数。为此,提出一种采用加六项优化余弦组合自卷积窗和四谱线插值结合的新算法对谐波进行分析。首先采用复调制细化法分析信号中基波频率附近的谐波成份,剩余信号加窗处理,利用离散傅里叶变换找出谐波频点附近相应离散频谱的4根峰值谱线,利用插值算法对电气化铁道牵引供电系统中谐波相关参数频率、幅值及相位进行加权修正并推导出计算公式,从而进一步提高分析结果的准确性。     

基于随机需求的单列车票额分配方法

根据时间序列原理将单列车的客运需求划分为具有趋势规律的确定需求和具有分布规律的随机需求两部分,通过差分自回归移动平均模型得到确定性需求的表达式和随机性需求的分布函数,进而构成单列车的客流量预测模型;将该预测模型嵌入随机票额分配模型中,通过求解客流量的期望值而将随机票额分配问题转化为确定票额分配问题,实现随机需求与随机票额分配有效结合的单列车票额分配,从而避免由于客运需求预测结果误差较大而使票额分配结果不能满足实际客运需求。通过算例验证了方法的可行性。     

基于MSC与UPPAAL的列控系统等级转换场景形式化验证

等级转换是C3级列控系统的重要场景,是列控系统兼容性的集中体现,转换的成功与否直接关系到列车的运行安全和行车效率。因此,有必要对设计规范中所描述的转换过程进行形式化建模和验证,以保障系统的安全性和实时性。为保证设计规范与所建模型的一致性,采取消息顺序图(MSC)与时间自动机相结合的方式,建立等级转换场景中C2级向C3级转换过程的MSC模型,并将其转换为时间自动机模型。应用UPPAAL对模型的安全性和受限活性进行仿真验证,结果表明设计规范中所描述的转换过程是安全可靠的,可以满足C3级列控系统的兼容性和安全性要求。     

基于Kalman滤波和变时间窗测频的转速测量FPGA实现

利用信号与噪声状态模型的Kalman滤波,对频率进行无偏估计,适合对机车运行速度的精确测量.利用变时间窗采集脉冲信号的方法克服了常规算法中刷新时间和测量精度不稳定的缺点,同时也保证了对不同频率的测量精度.通过基于FPGA平台的算法设计与仿真,表明了上述方法对机车转速测量的实时有效性和准确性.     

高速铁路追踪列车间隔时间的动态特性研究

基于追踪列车间隔时间的基本定义,对常见的8种情况进行分析。结合一次制动模式曲线,着重讨论区间内追踪运行列车的间隔时间,前后车均到达车站的追踪列车间膈时间和前后车均从车站出发的追踪列车间隔时间,井推导出相关计算公式,归纳出追踪列车间隔时间具有实时动态变化的特性。     

铁路客运站股道运用窗时排序模型与算法

股道运用计划是实现CTC条件下客运站分散自律控制的关键。以时刻表、股道和站台为研究对象,结合进路编排、维修和列车早晚点时间窗,在分析股道运用平行机排序和多目标排序问题的基础上,运用现代排序理论,以总费用最小和股道均衡使用为目标函数,建立股道运用第一类多目标窗时排序模型。采用基本和合成分派规则、解改进优化策略,设计自律优化算法和3步算法制订和调整股道运用计划。实例表明:软时间窗下的规则解、近似解平均比硬时间窗下的解优化17.8%、14.1%,硬时间窗解收敛速度较快,采用θ规则在两类时间窗下均能得到较优解;制订计划时,宜综合采用各种分派规则尤其是规则6和θ规则,调整时宜直接采用规则10、12。提出的模型及算法能快速、合理地制订股道运用计划,有效解决带有时间窗的股道运用问题,并充分运用车站的各项资源。     

延长初发酵时间对生活饮用水中总大肠菌群结果影响分析

目的：了解延长初发酵培养时间对生活饮用水检出总大肠菌群结果的影响。方法：将GBIT5750．12—2006（（生活饮用水标准检验方法》中总大肠菌群多管发酵法中要求的初发酵培养时间由24h延长为48h,共检测生活饮用水326份。结果：延长初发酵时间后生活饮用水中总大肠菌群由阴转阳有16份,其中二次供水样本在两个不同发酵时间的总大肠菌群阳性率差异具有统计学意义（X^2=4．95,P〈0．05）。结论：延长初发酵时间至48h可以提高生活饮用水中总大肠菌群检出率。