铁路自动售票监控系统研究与实现

以监控铁路自动售票系统运行状态,提供可靠的预警报警机制,提高系统平均无故障运行时间为目标,提出铁路自动售票监控系统的实现方案、系统结构和系统功能。系统分车站、铁路局、铁道部三级部署,分为数据采集、数据分析和预处理、监控管理3个子系统。数据采集完成对服务器、数据库、服务器进程、售票终端进程、网络状态等关键资源和环境数据的收集;数据分析和预处理完成数据的解析和规范化,并设计故障预处理流程;监控管理实现状态监视、系统控制、统计分析和系统管理。     

战斗机行为模式序列统计技术

特定的战斗机通常执行特定的作战任务,在特定的时刻表现出特定的行为模式,并执行由特定行为模式顺序构成的行为模式序列,这些行为模式序列可以用于对战场态势分析及目标意图识别的依据。论文基于数据挖掘中经典的Apriori算法,从目标行为序列记录中进行搜索和分析,找出符合条件的行为模式子序列,并以实例说明了统计的方法和过程。     

基于数据挖掘技术的交通事故分析

为了有效地识别和发现事故数据的模式及其内在规律,提出一种使用数据挖掘领域中的多维关联规则技术分析大量交通事故记录的方法,通过找出可能导致交通事故发生的频繁因素组合,协助交通管理者更好地找出引发事故的原因与规律, 并作出相应的决策.     

基于粗糙集综合权重法的公路隧道围岩等级预测方法研究

隧道围岩分类是考虑围岩所处的复杂地质水文环境及岩石自身条件等众多因素综合确定的。在收集已有隧道围岩分类数据基础之上,利用粗糙集理论对数据中的隐含知识进行挖掘,以期实现隧道围岩等级预判。结合样本数据,基于属性指标依赖关系及区分矩阵着重分析各个评价指标相对于最终围岩等级的权重,采用传统Pawlak权重计算和区分矩阵权重计算相结合的综合方法确定条件属性相对决策属性的综合权重,该方法克服了单纯依赖属性重要度条件下非核属性计算权重为零的不足。     

TBM掘进参数智能控制系统的研究与应用

目前TBM智能化作业水平较低,无法实现岩体信息实时感知以及掘进参数的智能决策,影响TBM掘进效率,卡机、涌水突泥等安全事故也时有发生。为解决上述问题,研发一套TBM掘进参数智能控制系统,通过分析岩体状态参数与TBM掘进参数的相关关系,采用数据挖掘的方法建立岩机信息感知互馈模型; 在此基础上构建智能决策控制体系,实现掘进参数的预测以及掘进状态评价; 通过手动或自动控制模式对TBM掘进参数进行优化调整,使TBM保持安全高效的掘进状态。该系统软件在引松供水工程TBM施工中应用效果良好,对提高TBM掘进效率和保障施工安全具有重大意义,可为TBM隧道的科学化、智能化施工提供指导。     

基于数据仓库的决策支持系统体系结构

在分析传统DSS的不足之后,提出了基于数据仓库决策支持系统的体系结构,主要包括模型库、方法库、知识库和数据仓库及其相应的管理系统,联机分析处理、数据挖掘单元和问题综合处理单元等几部分组成.研究了系统中各部分的功能、相互关系及基于数据仓库的决策支持系统的关键技术.     

铁路集装箱动态封闭环识别方法

为提高铁路集装箱的使用效率，降低其管理难度，需要挖掘铁路货运系统中所沉淀的数据信息。通过数据挖掘技术可发现信息中出现频率较高的项集，以识别铁路集装箱流动过程中形成的动态封闭环。本文首先构建了以铁路集装箱动态封闭环识别为主题的数据仓库，而后进一步利用数据挖掘模型进行数据分析，形成具备一定通用性的动态封闭环识别方案，为铁路集装箱的管理和运营提供参考。     

铁路企业财务报销数字化平台方案研究

针对铁路财务报销平台数据源标准不一、财务数据利用率低、数字化管理监控力度不足等问题，提出财务报销数字化方案，设计并搭建铁路企业财务报销数字化平台。利用数据迁移、数据清洗及可搜索加密技术，实现财务成本分析、数据共享、风险预警、趋势预测等各项功能。从成本、效率、决策、人员管控等应用场景助力企业智能、高效决策，提升企业效能，为铁路企业降本增效提供支撑。     

应答器在线检测分析系统的研究及应用

针对列车运行过程中偶发应答器信息收不到，且缺少有效测试手段的问题，研制了应答器在线检测分析系统。通过在应答器下方安装采集射频信号的检测天线，实现对应答器传输系统上/下行链路信号的实时采集；由安装在轨道旁的检测装置对采集信号解码，解析中心频率、振幅抖动、频率偏移、平均数据速率及最大时间间隔误差等指标；结合数据挖掘技术，采用同类分析法和多点对比法对数据进行处理，准确找出应答器信息丢失的原因及应答器传输系统的故障部位，达到提升应答器传输系统维护质量的目的。