一种改进的基于密度和网格的高维聚类算法

提出了一种改进的基于密度和网格的高维聚类算法,并对算法有效性进行了验证.该算法通过减少样本点数量的方法达到减少稠密子空间数量.在发现高维稠密子空间时,对样本库进行精简.这些样本点的求得能有效减少求解最小聚类的时间复杂度.     

城市轨道交通APP发展现状及展望

"互联网+城市轨道交通"是轨道交通运营管理企业未来的发展趋势,移动客户端APP则是运营管理企业与乘客之间进行信息服务沟通的有效媒介。在介绍分析目前已发布的城市轨道交通官方APP和非官方APP基础上,提出基于实时数据的城市轨道交通APP信息服务系统,有效结合传统静态交通信息服务模块和动态交通信息服务模块,克服传统APP交互性弱、数据库不全面、信息发布实时性差等缺点,是未来城市轨道交通APP的发展方向。     

一种基于感应环线通信的数据接收器设计

基于感应回路的数据通信方式设计一种基于感应环线通信的数据接收器,该数据接收器采用4个高频数字接收器实现FSK信号的相位检测。通过对接收电路进行仿真实验,该系统能够很好地完成数据接收任务,具有接收可靠,稳定等优点。     

工程平面控制网置平平差的方法研究

提出一种将秩亏自由网平差和三参数坐标转换相结合的平面控制网平差方法,其特点是在平差过程中控制网整体网形不因上级控制点点位的改变而变化。首先介绍秩亏自由网平差及其精度评定的原理,推导进行控制网三参数坐标转换及对置平后的控制网进行精度评定的数学模型。仿真计算结果证明了对传统边角控制网而言,置平平差较约束平差具有更强的抗原始数据误差的能力,是一种工程平面控制网平差的新方法。     

专用铁路综合数据通信网建设方案探讨

铁路综合数据通信网,是铁路信息化建设的基础平台,建设时首先应完善铁路基础通信网,然后从业务需求、网络结构、技术方案、网络管理、安全策略等几个方面综合考虑,合理规划,有效实现资源最大化的目标,使专用铁路信息化建设更科学、更合理。     

基于多维度耦合的动力电池安全大数据监控

近年来,在国家政策引导、标杆企业示范以及市场需求推动的共同作用下,我国电动汽车的保有量有了大幅的增加,且每年的总销量仍在不断的突破,随之而来的动力电池安全也成为了一个全行业必须面对的问题。除了在设计验证,生产制造等环节进行安全问题规避外,在车辆运行的过程中依靠监控系统进行车辆运行大数据监控及预警也很有必要。受限于数据采集频率以及数据采集质量等多个因素,目前动力电池安全的监控难度较高,算法不成熟,监控准确率低。分析了影响动力电池安全的可能因素,并且对每种因素可能导致安全事故发生的概率进行分析,对是否可对动力电池安全进行预警做了探索分析,同时基于可能影响电池安全的原因阐述了一种多维度耦合的动力电池安全监控策略。     

大数据技术在动力电池异常监控中的应用

新能源电动汽车其安全性一直困扰着行业与市场的发展,传统电池管理系统(BMS)储及计算能力不足,难以实 现动力电池的异常状态预测,基于车联网数据,搭建了大数据监控与管理平台,提出了动力电池热失控关键算法,并实现 了算法的平台集成与应用。应用结果表明,此系统应用能够有效评估和预测动力电池潜在安全风险,并能及时有效地指 导安全处置,从而降低整车安全事故发生概率。     

电动汽车大数据处理活动中的伦理问题研究

为了解车辆零部件运行状态,分析整车故障原因,技术人员通过车载终端把电动汽车的整车控制系统各节点发送至大数据平台进行查阅、分析和下载使用。大数据的使用引发了信息工程领域的伦理问题。本文重点阐述了电动汽车产业运用大数据时可能产生的伦理问题及其产生原因,探索强化责任、加强职业道德教育等解决办法,并结合伦理学理论提出了建议。     

基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控

为解决城市快速路正面临的日益严重的交通拥堵问题,提出了一种针对城市快速路的基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控方法,该方法能够有效利用海量交通数据进行交通预测,实现拥堵的主动管控。首先,基于交通路网的空间有向性和交通流的时空特性,定义了有向的距离影响矩阵、修正欧式距离矩阵和自由流可达矩阵,构建出有向的图卷积算子,并将其应用于长短时记忆神经网络模型中,提出了能学习交通路网时空双重特性的有向图卷积-长短时记忆神经网络（Directed Graph Convolution-LSTM,DGC-LSTM）模型;其次,基于DGC-LSTM的交通预测结果识别出拥堵产生点并将其作为拥堵管控的对象;再次,采用控制进口匝道车辆输入快速路主线的手段,针对管控对象的时空特征,设计了全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略;最后,基于上海市快速路网上布设的2 712个检测器在122个工作日每间隔5 min记录的速度、流量和占有率信息,开展实例分析,测试了DGC-LSTM模型的预测精度以及全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略的有效性。结果表明：与传统的循环神经网络、长短时记忆神经网络相比,DGC-LSTM模型具有更高的预测精度,能将速度预测的平均绝对误差和误差标准差分别降低38%和20%以上;基于预测结果采用的全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略能令拥堵产生点的速度提升14 km·h^-1以上,并能使拥堵的持续时长缩短40%,可阻止拥堵从产生点开始发生大范围的蔓延,降低整个路网的拥塞程度。     

海南环岛高铁列控系统实施方案特殊处理

新建海南西环线建成后与海南东环线共同构成了全球首条环岛高速铁路,以海南环岛高铁为例,对环形高速铁路列控系统中信号安全数据网、临时限速、轨道电路载频转换以及应答器报文的特殊处理进行介绍,说明海南环岛高铁列控系统的特殊性。海南环岛高铁的开通运营,也意味着环岛高铁列控系统实施方案的特殊处理得到工程实践检验。