加权马尔可夫优化的NGBM(1,1)模型在中长期电力负荷预测中的应用

灰色理论在电力负荷预测领域中有重要应用,为了扩展灰色模型在中长期电力负荷预测中应用,提出了一种基于加权马尔可夫优化的非线性灰色伯努利(nonlinear grey Bernoulli Model, NGBM(1,1))预测模型.首先引进新型非线性NGBM(1,1)模型对电力负荷数据的总体趋势进行拟合,得到的灰拟合精度序列是一个随机波动的过程,再利用加权马尔可夫的特点确定灰拟合精度的加权转移概率矩阵,通过插值和还原计算对NGBM(1,1)模型的预测结果进行优化.将该模型运用到江苏省农村电力负荷预测中,结果验证其在预测精度上的优越性,并用于中长期电力负荷预测是有效可行的.     

快速路隧道路段车道缩减情形下通行能力评估及应用研究

快速路系统是城市路网主骨架的重要构成部分,其主通道作用能否充分发挥,常受制于瓶颈路段通行能力.在快速路隧道路段车道缩减情形下,分析隧道路段的道路条件,从交通检测大数据提取交通流时空分布特征,选用Greenshelds交通流模型,分车道标定模型.对比隧道路段与紧邻的普通路段各车道通行能力差别,评估隧道路段车道期望通行能力、运行通行能力;比较渐变缩窄与信号控制两种模式缩减车道的通行能力差异,提出兼顾通行量最大化与路权公平的信号控制改善方案.验证了:车道通行能力自内向外衰减;运行通行能力比设计通行能力低;提出的信号控制改善方案可提高通行能力3.4％.     

基于领域元模型的车载ATP子系统软件建模研究

针对列车自动防护（ATP, Automatic Train Protection）系统开发中所存在的问题，提出一种基于领域元模型的车载ATP子系统软件建模方法。分析铁道信号领域内不同列车运行控制系统对车载ATP子系统的共性特征要求，并基于元模型理论构建其领域元模型。提出了基于领域元模型的车载ATP子系统软件开发方法，该方法支持软件模型重用，可以提高车载ATP子系统软件的开发质量和开发效率。     

建筑工程施工安全氛围的因子结构模型——基于长沙建筑市场的调查

建筑工程施工安全氛围是建筑安全事故有效的事前预测因素,而施工安全氛围因子结构的不一致一直是建筑安全管理专家争论的焦点.以长沙为采样地区,结合专家访谈设计了建筑工程施工安全氛围的测量问卷,综合运用探索性因子分析和验证性因子分析识别并验证了建筑工程施工安全氛围的因子结构模型,基于该因子结构模型评价了长沙地区的建筑工程施工安全氛围,并结合以往研究成果对该因子结构模型进行讨论.研究结果表明:建筑工程施工安全氛围可用三因子结构模型测度,三因子为项目安全管理承诺、工人安全响应和领班安全承诺;测评发现工人安全响应分值最高,且项目安全管理承诺分值高于领班安全承诺.     

基于梯度法的微粒群优化算法在船舶电力系统的应用

随着电力技术的不断发展,舰船电力设备的数量和质量不断提高,不仅提高了舰船航行的安全性,还促进了舰船作业的效率,提高了船舶工业的生产水平。船舶综合电力系统包括发电机、变电站、输电线路、终端负载等,具有拓扑结构复杂、工作条件恶劣等特点。因此,提高舰船电力系统的安全性、可靠性,改善电力系统的使用质量具有重要的意义。本文充分结合基于梯度法的微粒群优化算法,对舰船电力系统的稳定性理论、故障恢复等问题进行优化和改善。     

3洞小净距隧道围岩压力计算方法

针对3洞小净距隧道围岩压力计算问题,基于普氏平衡拱理论,将围岩压力看作单洞隧道的基本压力与相邻隧道开挖引起的附加压力之和,提出适用于3洞小净距隧道的围岩压力计算方法;根据该计算方法研究不同岩柱厚度、开挖跨度和开挖高度对围岩压力的影响规律,并将该计算方法应用于确定八达岭长城站3洞小净距隧道围岩压力。结果表明:随着岩柱厚度的增加,围岩压力不断减小,当岩柱厚度达到某一值时,围岩压力与单洞隧道相同;岩柱厚度、边洞跨度和中洞高度变化影响整体围岩压力,中洞跨度和边洞高度仅影响各自单洞围岩压力;3洞小净距隧道的最优开挖顺序为"先边洞、后中洞",中洞围岩压力大于边洞,应力值最大点为中洞顶部。施工中应注意中洞围岩稳定,采取有效的措施对岩柱区域进行加固。     

基于非线性Drive-shaft模型的车辆传动系统冲击响应

建立了包含线性与非线性项的车辆传动系统非线性Drive-shaft模型, 应用具有耗散项的拉格朗日方程将非线性Drive-shaft模型转换为当量化的两质量模型, 通过将两端扭转角等效到同一端获得了传动系统的冲击响应方程, 应用Routh-Hurwitz准则分析了冲击响应方程的稳定性, 获得了稳定性参数区间。仿真结果表明: 将非线性阻尼分别设置为0和线性阻尼的1/10、-1/10时, 冲击响应首个峰值的绝对值分别为0.153 9、0.101 4、0.371 6, 当非线性阻尼为线性阻尼的1/10时, 冲击响应的首个峰值的绝对值最小, 这说明正的非线性阻尼有利于冲击响应的衰减; 将非线性刚度分别设置为0和线性刚度的1/10、-1/10时, 获得的冲击响应首个峰值的绝对值分别为0.153 9、0.178 8、0.115 9, 当非线性刚度为线性刚度的-1/10时, 冲击响应的首个峰值的绝对值最小, 这说明负的三次方非线性刚度有利于冲击响应的衰减; 在固定非线性刚度为线性刚度的-1/10的基础上, 将代表非线性阻尼的系数分别设置为0.1、0、-0.1, 获得的冲击响应首个峰值的绝对值分别为0.078 4、0.114 2、0.231 6。可见, 当代表非线性阻尼的系数设置为0.1时, 冲击响应的首个峰值的绝对值最小, 这表明在传动系统线性刚度及线性阻尼的基础上, 设计负的非线性刚度及正的非线性阻尼可以提升传动系统抵抗冲击的性能。      

基于LeNet-5的编组站站内机车车号识别系统的研究

编组站内机车车号的识别问题一直制约着本务机车综合管控技术的发展。为了解决这一问题,针对机车车次,机车类型自动识别问题进行研究。改进了基于卷积神经网络LeNet-5的识别算法,并收集了大量机车车次图像素材,通过图像预处理后,使用训练集进行模型训练,形成适用于机车车次识别的网络模型,通过使用python语言与.NET平台实现了机车车次识别系统的设计。实验表明,该方法对机车车号的识别达到了较高的识别水平。目前,车号识别系统已在中国铁路武汉局集团有限公司襄阳北站试验,高清图像素材从车站高清货检系统处获取,识别效果良好,为实现智慧型编组站提供了有力的技术支撑。