基于GOOSE机制的城市轨道交通中压环网继电保护方案优化

针对目前城市轨道交通中压环网继电保护存在的问题,提出了基于GOOSE(面向通用对象的变电站事件)机制的中压环网的继电保护优化方案,有效地解决了传统过流保护级差配合困难的问题.该方案是以GOOSE光纤以太网为基础,以闭锁逻辑为核心的数字通信电流保护方案.将GOOSE信号进行分类,并对中压供电环网系统各种可能出现的故障进行动作行为分析.最后,通过RTDS(动态数字仿真系统)仿真试验,证明该方案在各种故障情况下,都能保证继电保护的选择性、速动性、灵敏性和可靠性.     

Plate scanning tools to obtain travel times in traffic networks

The management of vehicle travel times has been shown to be fundamental to traffic network analysis. To collect travel time measurement, some methods focus solely on isolated links or highway segments, and where two measurement points, at the beginning and at the end of a section, are deemed sufficient to evaluate users' travel time. However, in many cases, transport studies involve networks in which the problem is more complex. This article takes advantage of the plate scanning technique to propose an algorithm that minimizes the required number of registering devices and their location in order to identify vehicles candidates to compute the travel times of a given set of routes (or subroutes). The merits of the proposed method are explained using simple examples and are illustrated by its application to the real network of Ciudad Real.     

多元评价体系组合模型在铁路隧道变形预测中的应用

为克服传统预测模型结构单一、预测精度及稳定性不足等缺陷,提出多元体系组合预测模型的建模思路。首先,基于支持向量机、BP神经网络及ARMA模型3种单一预测模型,构建铁路隧道变形预测体系;再以均方根误差、误差平方和及平均绝对误差等为评价准则或指标,构建各预测结果的误差评价体系,求解各单项预测模型的权值贡献指数,得到最优组合权值;然后利用后验差检验、残差检验和关联度检验构建预测精度校验体系,对组合预测结果进行检验,评价预测模型的有效性;最后,结合工程实例,对多元体系组合预测模型在特大断面隧道中的变形预测效果进行检验。结果表明:多元评价体系组合模型预测相对误差值均小于2%,具有较高的预测精度,且较单一预测模型具有更高的预测精度,也一致通过相关检验,验证了多元体系组合预测模型的有效性。     

基于 EM D桘BPN 方法的高速铁路短期客流预测

高速铁路短期客流预测是铁路运输系统的重要组成部分。无论是对列车开行方案的制定,还是对如何采取正确的营销策略,都具有重大的现实意义。通过混合经验模态分解方法和神经网络方法相结合的EMD-BPN方法来预测高速铁路短期客流量。组合方法主要分为三步：首先,使用经验模态分解方法将客流时间序列分解;其次,将IM Fs作为BP神经网络的输入;最后,应用神经网络对客流量做出预测。数值实例表明,该方法对于高速铁路短期客流预测在精度和稳定性上都有良好的表现。     

基于路网容量的商圈停车需求预测研究

分析商圈停车、交通拥堵与商圈持续繁荣的关系,商圈停车需求预测对商圈的可持续发展起着重要作用。为合理预见与科学估算商圈停车需求,结合路网容量、区位关系提出基于路网容量的停车需求预测模型。该模型一方面能平衡区域停车供需,缓解静态设施供需矛盾;另一方面能保证停车需求与路网容量相匹配,对动态交通起到必要的控制作用,缓解商圈周边路网的交通拥堵。最后,通过实例分析证明该模型的可行性。     

城市老城区健康道路交通模式探讨

为解决城市老城区交通压力持续增大的问题,从道路系统、公共交通系统、慢行交通系统三个方面进行研究,基于健康城市理念,并借鉴国外城市老城区交通发展模式,提出国内城市老城区健康道路交通模式应具有道路网络"高密度、小街区、微循环",公共交通全覆盖、高效率,慢行交通空间连续、设施完善、与公共交通无缝衔接等特征,为老城区健康道路交通规划设计提供参考。     

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飞机多机种出动架次率是衡量飞机作战效能的重要指标,本文对空军场站军用飞机多机种（型）出动架次率进行了研究。通过对飞机出动回收过程的描述,基于排队理论建立多服务器多服务率的飞机多机种（型）出动回收网络模型,并采用扩展后的平均值分析对飞机出动能力进行了求解。通过解析计算,给出飞机多机种（型）出动架次率曲线,分析架次率与飞机数量之间的关系,并结合平均队长、利用率等系统性能指标,识别出制约飞机多机种（型）出动架次率提高的因素。最后通过蒙特卡洛仿真对构建的回收网络模型的计算结果进行验证。验证结果表明,飞机多机种（型）出动网络模型及其算法适合应用于实践中,并且有助于对空军场站飞机多机种（型）出动能力的研究。     

城市轨道交通网络可靠性分析

为预防突发事件对城市轨道交通网络的影响,提高应变能力、增强运营稳定性,有必要对其网络可靠性进行分析。以上海市轨道交通网络为实证对象,基于L空间和P空间方法建立两种网络拓扑结构,分析其复杂网络的静态特性。提出针对车站删除方法的4种攻击策略,并对各种攻击策略下网络可靠性的变化进行比较分析。结果表明,轨道交通车站网络和换乘网络对随机攻击具有鲁棒性,对蓄意攻击具有脆弱性;动态攻击策略对网络可靠性的影响比静态攻击策略更大。     

基于SOM的我国民用机场分类研究

科学准确地对民用机场分类可以将机场自身定位,为机场发展及评估提供可靠依据,具有重要的现实意义。本文选用了15个影响我国机场分类的关键因素,运用神经网络技术中的自组织映射(Self-Organizing Map,文中简称SOM)将我国民用机场进行了细分,并分析了各类机场的特点。结果表明,SOM能很好地应用于我国民用机场分类,是一种科学、有效的分类方法。     

基于神经网络和遗传算法的系泊线长度参数优化

摘 要: 针对多成分系泊线三段长度如何取值的问题,采用一种基于神经网络和遗传算法对深海多成分锚泊系统长度进行优化。应用AQWA软件计算多点系泊FPSO,其时域结果直接用于训练BP神经网络。从而利用神经网络的非线性映射功能构建替代锚泊时域计算网络,大大缩短了优化所需的时间。以FPSO最小平面运动值为目标函数,锚链破断强度作为约束条件,采用遗传算法优化系泊长度。计算结果表明,与传统设计的锚泊长度相比,优化后FPSO在各个浪向下纵荡横荡值均能减少20%以上。 关键词:系泊;神经网络;遗传算法;优化