A Novel Evolutionary Feedforward Neural Network with Artificial Immunology

A hybrid algorithm to design the multi-layer feedforward neural network was proposed. Evolutionary programming is used to design the network that makes the training process tending to global optima. Artificial im-munology combined with simulated annealing algorithm is used to specify the initial weight vectors, therefore im-proves the probabiligy of training algorithm to converge to global optima. The applications of the neural network in the modulation-style recognition of analog modulated rader signals demonstrate the good performance of the network.     

基于大数据的高速动车组关键部件故障诊断技术研究

高速动车组的零部件故障是由多种因素引起,故障诊断需要对多个环节及其相互影响规则进行分析判断。关联规则挖掘技术在关联性发现方面有较强的优势,可以充分发现在高速动车组零部件故障与动车组实时状态的关联关系。本文介绍大数据挖掘、关联规则及Apriori算法等基础知识。将Apriori算法用于高速动车组故障诊断,发现故障规律,以生成强关联规则,为高速动车组诊断提供决策依据。     

基于主动表观模型及PERCLOS的疲劳检测研究

针对城市轨道交通电客车司机长时间驾驶产生的疲劳问题,目前主要是通过规章制度及警惕按钮来解决,这样既增加司机的劳动强度,也对司机疲劳驾驶检测效果有限。文章针对电客车司机现场工作环境,提出了一种主动在线实时检测方法,该方法通过视频序列分析人脸信息,采用主动表观模型完成对人眼的识别及定位,采用PERCLOS算法完成对司机疲劳检测。实验证明,该模型和算法能够很好地完成对司机的疲劳检测。     

基于节能的地铁列车时刻表优化

合理的列车时刻表,可调节在线列车启动、制动情况,增加再生制动能量被启动列车吸收利用效率,减少其在制动电阻上的消耗。结合四列车理想模型,采用粒子群算法调节列车停站时间,优化列车运行时刻表以达到节能的目的。停站时间修正量为5 s和10 s两种情况。仿真结果显示理想模型中变电站能耗降低、列车总能耗降低、列车总回馈能量上升,制动电阻能耗降低。在此基础上,利用粒子群算法优化南京地铁2号线时刻表,结果表明变电站能耗减少5%,节能效果明显,算法有效。     

载液铁路罐车超速连挂冲击过程研究

为了研究载液铁路罐车超速连挂的冲击过程,采用拉格朗日算法和任意拉格朗日-欧拉(ALE)算法建立起载液罐车的有限元模型,采用罚函数约束算法实现罐体结构与液体的流固耦合作用,完成了对载液罐车超速连挂过程的数值模拟,分析了冲击过程中罐内液体的晃动以及罐体结构的力学响应。结果表明:以8km/h超速连挂时,罐车撞击端第2个人孔附近发生微小变形,但其整体结构未受到破坏;冲击过程引起了罐内液体的剧烈晃动,罐体局部应力较大是液体晃动与纵向冲击力共同作用的结果;人孔附近以及上、下罐板连接处属于罐体结构的薄弱部位;为减缓冲击过程中罐内液体的剧烈晃动,有必要在罐体内部加装防波板结构。     

基于遗传-模拟退火算法的城市轨道交通快慢车停站方案

对规划新建的城市轨道交通,可通过合理地制定快慢车停站方案,来提高其服务水平,降低企业运营成本,实现城市轨道交通系统运营效益最大化。在详细分析乘客旅行时间及企业运营成本构成的基础上,考虑乘客在快慢车之间的选择行为,以停站方案及快慢车发车频率为决策变量,以乘客旅行时间最短和企业运营成本最小为目标,建立了城市轨道交通快慢车组合方案优化多目标整体规划模型,并设计结合模糊优化思想的遗传-模拟退火(GA-SA)算法求解。算例分析结果表明:开行快慢车后,乘客总旅行时间可节约8.7%,企业运营成本可降低5.9%。     

电力机车优化操纵国内外研究算法综述

针对电力机车优化操纵国内外研究现状及其所用算法进行研究,分析不同算法在求解电力机车最优操纵方法时的运算过程,论述不同算法在求解机车最优操纵方法的实用性、推广性及其优势与不足,为进一步寻找电力机车优化操纵更优算法、探索机车更节能操作方法和研发机车模拟操作指导系统提供依据。     

基于运行图驱动的列车运行控制半实物仿真系统

由实物模型子系统、控制子系统和智能调度子系统搭建基于运行图驱动的列车运行控制半实物仿真系统。采用实物微缩模型与抽象模型相结合的方法,构建列车运行控制过程的半实物仿真环境及仿真算法;基于DxdcNet/LocoNet通信协议,定义用于各子系统间数据交互的数据格式及通信协议;采用C#编程语言编制相关系统软件。对以京津城际铁路为背景搭建的基于运行图驱动的列车运行控制半实物仿真系统进行测试,结果表明:可以直观地仿真三显示、四显示和准移动闭塞模式下的列车运行全过程,在1h内完成全日运行图的行车组织过程演练并获取相关数据,为列车运行计划的编制和安全实施提供科学依据。该系统已投入实际使用,并在调度指挥教学、运行图动态性能检测等方面均取得了良好效果。     

基于客流影响的城轨交通列车运行调整研究

列车运行调整是城轨交通调度指挥行车的重要内容,但存在约束条件多、搜索空间大、可行解范围小等问题,往往难以获得满意解。为解决该问题,结合城轨交通列车运行特点,本文建立基于客流量影响的列车运行调整优化模型,采用改进粒子群算法进行求解。通过与遗传算法、粒子群算法对比,验证本文模型及算法的有效性。     

基于兴趣相似度的社区结构发现算法研究

复杂网络通常会呈现出社区结构特性,如何在实际网络中高效地发现社区结构是近年来复杂网络的研究热点之一.到目前为止,已经提出很多分析复杂网络社区结构的算法.但是大部分算法基于无权网络并且有些算法由于其时间复杂度的过高导致其不适合应用于对大型网络的分析.本文提出一种基于兴趣相似度的社区结构发现算法.该算法适用于加权网络,并且降低时间复杂度.