以太网技术在机组控制中的应用

叙述了自动化机组控制技术的发展，及以太网技术应用于机组控制的必要性，可行性。     

对新时期道路交通管理创新问题的思考

我国加入世界贸易组织以来．道路交通管理工作受到了很大的冲击和影响。随着社会主义市场不断完善．国民经济的持续腾飞发展．信息化水平的不断提高．全球化趋势步骤加快．我国的汽车拥有量急剧增长．城市的汽车化进程大大加快．同时伴随《道路交通安全法》的颁布实施．道路交通管理工作将翻开新的一页．又加上北京2008年奥运会的临近，我国的道路交通正处在新的历史转折点．面临着严峻的挑战。为建设我国的智能交通系统，实现我国道路交通管理现代化，必须具有创新意识。     

油价上升与建立节约型社会

从6月24日～7月24日，仅短短1个月的时间，98号汽油价格上涨了56％，93号汽油价格上涨65％，90号汽油价格上涨60％，而0号柴油价格则上涨了6．2％。从3月23日起，4个月内，油价波动4次，这在国内历史上还是首次。     

一种评价新思维：ESE 评价理论与方法——城市轨道交通可持续发展状态评价

目前城市轨道交通可持续发展评价体系,采用简单的分层加权汇总方法,未考虑同层指标间的相互影响以及下层指标对上层指标的一对多影响,不能系统、全面、准确地反映实际可持续发展情况。针对这一问题,本文提出了一种评价新思维——ESE 评价理论与方法,即通过数据具有 ESE(经济-社会-环境)三性影响这一新认识,构建了一个 ESE 空间直角坐标系,并以此表征城市轨道交通所有业务场景。在此 ESE 三维立体空间中,城市轨道交通的可持续发展状态被分成“八种四类”,同时对可持续发展程度进行了量化计算,并实现了立体的可视化表达。     

基于改进 BiLSTM 网络的地铁车轮磨耗预测模型

针对地铁车轮磨耗数据时间跨度较长引起的长期依赖问题,为了进一步提升预测精度,提出一种将麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化双向长短期记忆网络(bidirectional long short term memory,BiLSTM)的改进 BiLSTM(SSA-BiLSTM)网络模型,用于地铁车轮磨耗预测。首先,利用麻雀搜索算法对双向长短期记忆网络算法的神经元个数、迭代次数、输入批量和学习率等超参数在给定范围内进行寻优,得到参数最优值;然后,以参数最优值来构建改进 BiLSTM 网络模型,对车轮磨耗进行预测分析;最后,以车轮踏面磨耗和轮缘磨耗作为研究对象,将某地铁 1 车厢 1 号车轮的现场实测历史磨耗数据作为输入,对该模型进行训练及验证分析,并与多层感知机(multilayer perceptron,MLP)、LSTM、BiLSTM 以及 SSA-LSTM 模型的预测结果进行对比。研究结果表明：SSA-Bi-LSTM 模型的车轮磨耗预测精度更高,与 LSTM、BiLSTM 以及 SSA-LSTM 网络模型相比,踏面磨耗的平均绝对百分误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别降低了 13.28%、10.32%、1.47%,轮缘磨耗分别降低了 9.5%、0.46%、0.02%;分别对同一地铁 2 号、4 号车厢的 1 号位置车轮磨耗进行预测,并与磨耗实测数据进行对比,踏面磨耗的平均绝对百分比误差分别为 1.34%、1.42%,轮缘磨耗的平均绝对百分比误差分别为 0.18%、0.19%,验证了本文所提模型具有良好的泛化性,为地铁轮对智能化管理提供理论支持,延长车轮使用寿命。     

基于图论推理的高速铁路信号系统网络诊断方法研究

维护终端是高速铁路信号系统的一个组成部分,是进行系统状态监测和维护的一个重要手段,也是系统智能运维技术的载体,计算机联锁系统为典型的地面信号系统.在对计算机联锁系统网络监测需求研究的基础上,采用图论模型方法,对其主机和内部网络、外部网络通道状态进行模型显示;基于特定的计算方法解决了通道显示问题;并基于图论模型和模糊推理...     

路基砂土液化的BP网络预测研究

运用人工智能领域中的神经网络知识,提出一种基于BP神经网络模型的路基砂土液化预测方法。提出用MATLAB7自带的神经网络工具箱编程来实现BP神经网络系统。     

车载自组网无标度特性与小世界特性分析

提出了面向车载自组网的BA1度优先连接方法。基于城市数据集的实际场景和节点随机均匀分布的仿真场景,分别采用全连接和BA1连接,进行了对比实验。实验结果表明：在全连接组网方式下,网络在实际场景和仿真场景中均不具有无标度特性和小世界特性;在BA1连接组网方式下,网络在实际场景中不具有无标度特性和小世界特性,而在仿真场景中,当通信半径增长到一定值时,网络具有无标度特性和小世界特性。     

简述马克思的国家观与社会观

本文阐述了马克思的国家观与社会观产生的理论背景,并通过国家产生和存在的社会性的价值指向以及马克思关于国家消亡的理论,揭示了市民社会决定国家的唯物史观的基本观点;对马克思的国家与社会理论的阐述为我们理解和建设和谐社会与实现以人为本都具有重要的现实意义。     

基于数据挖掘的船舶引航事故致因分析

为控制和预防船舶引航事故的发生,采用Apriori算法挖掘船舶引航风险因素的关联规则,在挖掘风险因素间强关系的基础上结合定性贝叶斯网络的事故致因网络关联分析,综合确定船舶引航事故致因链。根据事故致因链分析引航事故最可能的形成过程和关键环节,以提出有针对性的防范对策。