考虑冲击限制的地铁列车牵引计算算法

地铁列车牵引计算往往沿用铁路列车的牵引计算方法,忽略了地铁车辆对控制加速度的"缓变式"处理过程,给牵引计算的控制加速度、速度和运行时间计算带来偏差。给出了考虑冲击限制情况下,地铁列车最大能力运行及节能运行时的牵引计算算法,并采用实际列车和线路数据对算法进行了验证。计算结果表明,考虑冲击限制的地铁列车牵引计算算法可以提高牵引计算中列车速度、加速度和时间的仿真精度,使速度和加速度的仿真计算结果更符合地铁列车运行实际,区间运行时间的计算精度可提高2%以上。     

旬邑至汉中铁路建设方案研究

为构建"陕煤入川渝"通道,以旬邑至汉中铁路为研究对象,对其建设方案进行系统研究。首先,基于功能定位、运量预测、主要技术标准等要素,综合考虑主要经济据点及重点控制工程分布情况,分段对线路走向方案进行论证研究。其次,从工程地质、技术条件、环境保护、规划协调等方面系统考虑,采用RT-TOPSIS模型对各分段线路方案进行综合决策,生成各分段最优线路方案。最后,以综合决策结果为基础,对整体线路具体走向进行阐述说明。     

基于需求响应的铁路集装箱班列始发时刻优化

依据铁路运输生产实际,充分考虑集装箱货物与集装箱班列在时间和数量方面的匹配关系,以集装箱货物在集装箱办理站的总停留时间最小为优化目标,以集装箱货物装车唯一性、班列编成箱数、作业时间和发车间隔为约束条件,构建铁路集装箱班列始发时刻优化的非线性混合整数规划模型。根据模型的特点,设计基于遗传算法的求解方法。由随机产生和"先到先服务"方案结合的方法生成初始种群,并运用启发式策略修复进化过程中出现的不可行解。以胶州-黄岛之间的铁路集装箱班列为例进行仿真计算。结果表明:模型和算法具有较高的计算效率;利用模型及算法得到的集装箱班列始发时刻与集装箱货物的数量、到达时间分布之间具有较好的匹配性,使集装箱在办理站停留时间最短,制定的班列开行计划响应了用户需求。     

铁路货车空气制动系统防尘技术研究

货车空气制动系统因防尘不良导致内部清洁度差,影响制动系统性能。文章针对这一问题进行了防尘技术研究,通过调研和分析,识别出2个防尘不良点和8个污染物来源,针对防尘不良点及污染物进行了结构改进。改进后的货车制动系统防尘效果明显提升。     

基于GIS动态分段技术的铁路货运量可视化表达

在GIS动态分段基本原理的基础上,将铁路车站的里程作为路径系统测量M值的校准参考依据,部分铁路货运量(用装车数表征货运量的大小)作为线事件引入到铁路网的货流径路系统中,实现了铁路货运量的可视化表达,并根据发站和到站自动沿线绘制货运方向箭头,为铁路货运运输分析和研究决策提供技术支持.     

铁路货车装载状态高清图像监视系统的设计与实现

针对铁路货运检测的实际需要,提出基于高清工业相机的拍照检测体系结构,进行海量数据采集存储、JXR压缩算法的设计,并给出硬件部分框图.应用证明,系统可实现实时采集,存储高清晰车辆图像.     

基于无线Mesh网络技术的旅客列车服务信息系统研究

针对我国既有旅客列车服务信息系统存在的不足,本文在分析旅客旅行需求信息的基础上,提出基于无线Mesh网络技术的旅客列车服务信息系统设计方案,分析系统基本功能、网络架构以及系统关键技术.     

改进的K-means算法及其在铁路客户细分中的应用

提出使用距离均和识别孤立点,并引入方差对孤立点进行判断处理,对传统的K-means算法进行改进并将改进后的K-means算法应用到铁路客户细分领域,实验结果表明,改进后的K-means算法能更为准确地对铁路货运客户进行聚类分析,从多维的角度较为全面、深入地细分客户消费行为特征,从而辅助铁路货运营销部门制定有针对性的营销策略,进行高效的客户关系管理,提高市场竞争力.     

基于灰色自适应粒子群LSSVM的铁路货运量预测

为了提高铁路货运量的预测精度及建模速度,将灰色预测模型(GM(1,1))、最小二乘支持向量机(LSSVM)和自适应粒子群优化(APSO)算法相融合,建立了灰色自适应粒子群最小二乘支持向量机(GM-APSO-LSSVM)预测模型.通过灰色预测模型中的灰色序列算子,弱化原始数列随机性,挖掘数列中蕴含的规律,利用最小二乘支持向量机计算简便、求解速度快、非线性映射能力强的特点进行预测,并采用自适应粒子群算法优化选择LSSVM参数.对我国铁路货运量的实例分析表明:用该模型得到的评价指标RMSE、MAE、MPE和Theil不等系数分别为0.062 8、0.052 3、0.016 2和0.010 7,均小于其它模型,预测性能好;用APSO算法搜索LSSVM最优参数的时间为55.656 s,比传统交叉验证法减少了10.462 s;2006~2009年的预测相对误差分别为0.39%、-1.67%、1.44%和4.75%,适用于铁路货运量的短期预测.      

基于重要性和可行性的区域公路货物运输量统计指标排序模型

通过分析区域公路货物运输量统计指标需求分析的有效样本,应用数理统计方法建立区域公路货物运输量统计指标排序模型,运用SPSS统计软件对统计指标的重要性和可行性的均值、满分频率、等级以及变异系数等相关统计量进行计算分析,遵循＂等概率原则＂求其期望值,以评价各指标重要性和可操作性.