集装箱运输组织信息集成模式研究

基于对集装箱运输组织流程的剖析,提出了集装箱运输组织信息的集成模式。这个模式涉及信息集成需求分析、体系结构的确定和基于多Agent的信息集成实现等内容。研究表明：集装箱运输组织必须得到来自不同信息源、具有不同特征的不同类型信息的支持、具有多数据源支持、集成分析功能多样和存储虚拟等特点．它可以通过建立虚拟视图的方式来实现基于多Agent的集装箱运输组织信息集成．     

城市道路交通系统频谱分析方法及应用

对实际道路交通系统特征的研究是通过分析布设在路网中不同地点大量交通信息采集设备采集的数据来进行的。交通信息采集是对城市道路交通系统在时间和空闻上一个采样过程,其数据具有时问和空间属性．本文系统地建立了一种城市道路交通系统频谱分析方法。对于时间采样,通过功率谱分析认为：不同的数据采样间隔,获得的交通信息不同,从而分析出的...     

基于条件熵约简和粗糙集规则匹配的反辐射无人机作战目标威胁识别

文章采用粗糙集的方法来处理威胁识别中的不确定、未知信息,利用条件熵度量威胁识别属性的重要程度,并提出了一种新的规则匹配方法识别威胁等级。通过实例分析与对比,证明此方法能够为反辐射无人机作战目标威胁等级的判断提供了一种可行的途径。     

社交网络Twitter的推文抽取技术研究

Twitter等动态网站在提供强时效性的情报或舆论观点的优势明显,文章分析了Twitter所采用的OAuth协议,介绍了其开放的API接口,利用封装了开放API的Java环境下的twitter4j接口,实现了Twitter的关键词推文抽取,以期待为网络舆情等信息抽取应用领域提供新的动态网络的信息来源。     

基于对象的铁路公用基础信息编码方法

基于已有的信息编码方法,结合生产制造业和产品的编码经验,提出基于对象的信息编码方法。该方法将铁路公用基础信息作为对象,采用基于对象的方法,分析对象的属性和对象之间的关联关系,形成铁路公用基础信息分类体系。根据分类体系构造类别码。分析对象的基本属性。根据选取的属性构造类别码和辅助码。采用专家知识库和优化算法优化选取适于编码的属性,利用对象的继承性,形成编码模型。根据编码模型和编码规则,将类别码、属性码和辅助码组合在一起形成信息编码。采用该方法对铁路车站信息进行编码,验证了该方法的可行性和有效性。     

城市轨道交通车站机电设备委外维护信息化管理系统的组成与实施效果评价

城市轨道交通车站机电设备委外维护信息化管理系统,可有效提高车站机电设备维护维修及相关人员管理的水平和质量。该系统主要包括合同管理、技术管理、设备管理、人员管理、计划性维修、报修管理、巡检管理、项目管理和设备评价等模块。分析了各模块的工作流程、作业特点及控制要点。并通过试点应用对该系统的实施效果进行了评价。     

适应市场经济的铁路货运运价信息系统分析

作者通过对货运运价信息系统分析,系统地研究提出了适应市场经济环境的计价方法中存在的问题,货运运价信息系统应具备的主要功能和存在的问题及解决途径,以便加快体制改革.     

AFC系统多线路中心功能定位及建设模式分析

为明确多线路中心系统的内容与特点,分析该系统引入后单独设置以及与清分中心合设的两种情况;针对功能需求和安全需要分析多线路中心主系统和灾备系统的组成内容;多线路中心的建设简化与清分中心的接口,也引起各层级功能的重新调整,清分中心通过多线路中心上传的数据进行准确清分,多线路中心通过清分中心下发的命令实现对AFC系统的集中管理功能。最后结合实际建设情况,分析南京采取建立区域中心,互为灾备的模式;北京根据运营商的不同建立多线路中心,统一建设灾备中心;深圳建设单独的多线路中心,采取硬件扩容满足后期的接入。通过对各城市建设思路、建设方案以及特点的分析,为后续其他城市建设提供指导和参考,使不同城市可以依据自身特点灵活地建设多线路中心系统。     

基于大数据的大学校园停车系统规划 ——以大连理工大学凌水主校区为例

为解决大学校园停车系统混乱以及用于相关规划的基础数据样本量小、精度不高、时效性 差等问题,应用大学校园停车调查数据、各出入口车辆记录数据以及各院系教职工信息数据进行多源大数据分析,提出了一种基于大数据的大学校园停车系统规划方法。以大连理工大学凌水主 校区收集到的数据为例,首先从静态角度利用各出入口车辆记录数据和校园停车调查数据获取校园整体停车需求,进而利用各院系教职工信息数据分析各部门的停车需求。然后,从动态角度考虑停车位的周转问题,利用各出入口车辆记录数据分析校园出入车辆停车时段分布状况。最后,根据多源大数据分析所得校园停车系统现状,得出相应的校园停车系统规划结果。研究结果表 明：基于大数据的大学校园停车系统规划方法可有效解决传统方法中基础数据样本量小、精度不高、时效性差等问题,提高了规划结果的实用性和科学性。     

基于部分集卡到达信息的码头进口箱翻箱优化

集装箱码头进口箱提箱作业过程中,由于外集卡到达时间的不确定性,存在外集卡提箱顺序与目标箱的堆存位置不一致,从而产生大量翻箱.为了解决这一问题,本文以期望翻箱量最小为落箱位置的选择原则,提出最小化二次翻箱启发式算法,利用算例验证算法的有效性,分析集卡到达的信息质量对进口箱提箱翻箱的影响,根据集卡到达信息质量的不同选择最佳翻箱规则.结果表明:提出的翻箱策略可以在获得部分集卡到达信息下有效地减少翻箱,针对不同的集卡到达信息质量,采取相应翻箱规则进行翻箱作业能有效减少翻箱,提高码头堆场的作业效率.