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信息技术的快速发展,为交通研究和城市交通管理提供了大规模、多样化的数据资源,并为城市交通状态估计和交通流预测方法的研究提供了有力支持。将城市交叉口视为一个微观交通系统,采用数据驱动与领域知识结合的方式,建立微观层次的交通因子状态网络模型(Traffic Factor State Network,TFSN),考察交通因素之间的相互关联,并考虑环境因素的影响。该模型结合交通因子和环境影响因子的影响,通过对交通流数据进行聚类分析,估算出对应于环境影响因子的交通状态,并通过实际案例验证其物理意义以及与交通流实际状态的对应关系。进一步地,基于不同交通状态下的交通流数据建立高阶多元马尔可夫链,进行交通流预测,并根据交通流时间序列的聚类性能指标提高模型的预测准确性。对数据序列马氏性强弱、马尔可夫模型阶数与模型预测准确性之间关系进行分析。研究结果表明:根据马氏性合理选择马尔可夫模型的阶数可以提升模型预测准确性;直接对原始交通流数据进行预测的平均绝对百分比误差为24.61%,而不同交通状态下交通流预测的平均绝对百分比误差为16.99%,相比直接预测误差下降了7.62%,验证了所提出的微观交通因子状态网络的有效性和可用性。 相似文献
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高速铁路无砟轨道线路动静态检测数据均值差异性研究 总被引:1,自引:1,他引:0
《铁道标准设计通讯》2017,(2):1-5
均值管理是评价线路平顺性状态的重要指标。高速铁路无砟轨道高平顺性、高稳定性的特点决定了均值管理具有更为重要的意义。通过对比分析杭长、宁安客运专线和合福高速铁路的轨道几何动静态检测数据,发现在线路状态较好的情况下,无砟轨道动静态检测数据均值差异很小,尤其是轨向、轨距不平顺。轨道平顺性状态、结构形式及初始状态是影响无砟轨道动静态差异的重要因素。因此在建设阶段应注重无砟轨道精调质量的提升;在运营阶段应结合不同轨道型式自身的结构特点对无砟轨道进行动静态管理。 相似文献
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孙维有 《城市轨道交通研究》2017,20(2)
针对轨道交通车辆技术状态管理的功能、过程、应用情况及存在的问题,从所涉及的内容和方法上进行了分析研究,并结合实际情况提出了技术状态管理在轨道交通车辆全生命周期中的应用方案。研究结果可为轨道交通车辆全生命周期技术状态管理的推广实施提供参考。 相似文献
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介绍西安地铁在线网运营后,维护方式由专业化向区域化演变的情况,以及通信、信号检修规程优化的方向和内容,说明技术专业化分析、现场区域化维护是适应线网维护模式的方向。通过技术手段加强性能监测,实现状态修、性能修,说明智能化维护是地铁线网维护手段的发展方向 相似文献
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介绍了基于振动测量的辅机驱动轴异常检查方法。发动机台架试验结果表明,使用振动分析仪的检测方法以及基于状态监视系统的检测方法,都能够诊断出异常的种类。 相似文献
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综合研究地铁机电设备运行特性,实现从被动故障修和计划修向主动智能状态修的跨越。提出一种地铁机电设备健康管理评价方法,通过失效实验验证机电设备状态量的门槛阈值,利用数学模型对设备状态进行量化,并基于状态量健康指标评判设备状态的优劣。在此基础上,运用MATLAB拟合时间与设备健康指数之间的非线性关系模型,求解并预测设备健康状态及维护时间节点,对科学规划设备检修周期、提前预判设备状态具有重要的理论及实践指导意义。研制设备状态量智能采集装置,通过上位机实时计算验证、预判,并在郑州地铁1号线进行充分验证,达到预期效果。 相似文献
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