基于聚类站点客流公共特征的轨道交通车站精细分类

已有城市轨道交通车站分类多基于定性分析，不能满足精细化设计和运营的需要。本文提出一种基于聚类站点公共特征的站点精细分类方法。首先，将来源于AFC(Automatic Fare Collection)的进站客流量数据处理为时间序列数据，并基于K-Means++算法对各个站点的客流量进行聚类；其次，建立客流量聚类结果与土地利用特征多维参数的拟合方程，计算获得居住密集型、工作就业型以及区域中心型等5种大类站点的客流量公共特征。在此基础上，充分考虑属于同一大类站点不同站点的细分特性，使用5类客流量公共特征比重组合精细描述具体站点类型。 实例结果表明，使用本文提出的精细分类方法计算得到的每个站的客流量拟合值与真实客流值间的平均绝对百分比误差控制在14%以内，说明该分类方法具有可行性。     

基于改进双曲交点算法的牵引电机故障诊断

CRH(China Railway High Speed)动车组高速列车已成为我国最重要的交通工具,而高速列车牵引电机的可靠性对于保障列车安全运行具有重要意义.提出一种基于改进双曲交点算法的参数估计方法,采用双曲交点作为搜索点,通过约束条件限制搜索点的数目,并在参数估计过程中改变控制参数调节算法的自适应性,以提高参数估计的效率和准确率.以CRH2高速列车牵引电机为模型,基于数学模型在Matlab/Simulink中建立仿真模型,结合所提出的算法进行参数估计.研究结果表明,提出的参数估计方法,能够有效地提高电机故障诊断效率并准确诊断电机定子绕组故障,验证了所提算法的有效性.     

一种机载LiDAR点云电力线自动提取和重建方法

针对机载激光雷达（LiDAR，Light Detection and Ranging）铁路电力线点云特性，尤其是水平投影近似重叠的情况，提出一种电力线自动提取的方法。结合直线拟合法、成分分析法和Hough变换法计算电力线在XOY平面走向；利用空间距离聚类方法将水平投影近似重叠的2股点云分离开来；采用Davis-Bouldin指标的最佳聚类数判定方法，自动计算电力线条数；利用K-means聚类方法将单根电力线点云提取出来；并基于二次多项式的最小二乘拟合方法确定电力线模型参数，进行三维重建。实验证明，该方法能够达到较高的拟合精度，尤其对水平投影近似重叠且有中断的点云，拟合效果较好。     

长江三角洲地区集装箱生成量的可拓聚类预测

<正> 在酝酿新世纪的各国港口集装箱运输的持续发展中,各界普遍关注的热点问题是沿海集装箱深水港的建设,而对于内河集装箱运输没有得到应有的重视。内河集装箱运输是推动内河流域经济发展的原动力,无数国内外的水运与区域(城市)经济发展相互依存的实例证实了包括内河运输的水运对人类历史和经济发展的重要作用。     

一种基于机器码存储的改进遗传算法的应用研究

提出了一种基于机器码存储的改进遗传算法，适于优化大型多变量问题。开发的C 基本位操作算子，使此算法仍可沿用传统二进制遗传算法的交叉变异操作。这一算法在内存和时间上占优势，是一种稳健的、全局搜索能力较强的优化算法，并在建立河北省某地区的年降雨神经网络预测模型的实践中得到了验证。     

集装箱生成量可拓聚类预测

分析了集装箱生成量可拓聚类预测的建模机制，构建出可拓聚类预测的物元模型，并用该模型对集装箱生成量进行了区间预测。