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111.
针对大部分客流预测系统存在预测客流指标不全,时空粒度较粗,多场景的适用性不足等问题,以大规模网络化运营的城市轨道交通精细化客流预测需求为研究对象,分析适应多场景铁路网客流预测实现方法,利用Hadoop、Spark&Hive、Redis、微服务、H5等先进技术搭建客流预测大数据平台,实现铁路网交通出行量(OD,Origin Destination)的精细化客流功能,为调度指挥和客运管理提供进站、出站、换乘、断面客流量等全指标、精细化时空粒度的客流预测数据支持,提升轨道交通调度指挥针对性、客流组织合理性和客运服务水平。 相似文献
112.
铁路供电故障预测与健康管理(PHM)系统是以大数据技术为核心,以供电管理信息系统、6C数据中心、SCADA系统为支撑,按照国铁集团-铁路局-供电段三级管理架构进行设计和建设的供电设备大数据分析管理平台.基于大数据框架的PHM系统涵盖针对高速铁路接触网和牵引变电所的PHM技术方案,在多时空尺度上实现铁路供电故障预测与健康指标评估,全生命周期可靠性、可用性和可维修性的可视化分析和风险评估,以及优化维修决策.本文阐述了铁路供电故障预测与健康管理大数据平台方案的基本设计原则和系统架构,并对该平台涉及的关键技术和系统重要功能进行了探讨. 相似文献
113.
115.
针对在铁路客运量预测领域传统的灰色预测模型不能反映真实系统的非线性结构特点及其背景值的赋值不合理的问题,提出使用对系统相关因素引入幂指数且经过背景值优化的GM(1,N,)幂模型进行客运量预测。背景值优化时设置待定参数,利用线性组合结构重新计算背景值。对此模型产生的较多的待定参数,采用能够并行运算、全局寻优的遗传算法进行一次性求解。最后使用此模型对甘肃省铁路客运量进行建模预测,并与传统GM(1,N)模型、GM(1,N)幂模型进行对比分析。结果证明,GM(1,N,)幂模型具有更高的预测精度,对铁路客运量预测有一定的应用和研究价值。 相似文献
116.
117.
铁路货运量的预测结果直接影响到铁路运输计划及有关运输政策的制定。通过提出基于Holt-Winters的铁路货运量预测模型,介绍了平滑系数α、β、γ的选取及初始平滑因子、递推计算过程等关键预测环节,并对该预测模型设计了相应的算法,最后利用实例验证了Holt-Winters预测方法的有效性和实用性。 相似文献
118.
基于灰色DGM(2,1)模型的四川省铁路货运量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
基于四川省铁路货运量的数据特征,引入灰色系统理论,建立四川省铁路货运量DGM(2,1)预测模型,并对其预测值进行精度检验,得出该模型精度为一级,模型精度高、可用于货运量的预测的结论。在此基础上对四川省2010-2015年的铁路货运量进行了预测,结果呈现单调的递增趋势,发展态势良好。 相似文献
119.
120.
研究目的:太行山隧道地形地质条件极为复杂,工期紧。为确保工期,加快施工速度,本文通过对隧道超前预测预报技术TSP 203的使用方法、工作内容、工作程序和数据分析方法的研究,以达到TSP 203能够迅速、准确地探明隧道前方的工程地质和水文地质情况的目的。研究结论:TSP 203能够准确地预测隧道前方100~150 m处围岩地质体的性质、位置和规模,特别是溶洞、断层和破碎带等不良地质。隧道施工通过TSP 203超前地质超前预测预报系统提前预知隧道前方围岩情况,可减少隧道施工的盲目性,避免隧道施工过程中可能的重大不良地质或灾害地质发生,进而有效地防止工程事故,加快施工进度。 相似文献