客运专线铁路数据通信网技术及组网方案

介绍了客运专线铁路通信业务的需求，对多种数据网技术和组网方案进行分析比较，从数据网传输技术、网络的拓扑结构和节点设备等方面，阐述了客运专线铁路数据通信网的建网方案。     

GIS在铁路降雨量远程实时监测系统中的应用

介绍了地理信息系统技术在降雨量远程实时监测系统中的应用 ,重点分析了MapX组件图文互动的原理及实现 ,以及网络地理信息在降雨量远程实时监测系统中的应用。     

沈阳铁路局客票系统容灾的实现

在沈阳铁路局客票系统4.0版本的设计中,充分考虑了数据存储的本地和异地容灾.详细介绍了BCV、SRDF在客票系统4.0版本中的应用.     

利用剪贴板实现Excel与VB表格之间的数据传递

在利用VB进行程序开发时，我们往往需要对大量的数据进行操作，特别是在引用其他程序计算的大量结果作为原始数据时，更加需要一种简便的方法实现这种大量数据的传递，作者在编制铁路桥墩检算程序时，通过对这种数据传递进行研究，编制了一个比较简洁的剪贴板粘贴函数，实现了从电子表格中复制桥墩垫石顶荷载数据到VB表格之间的数据传递，供读者参考。     

现代机车电传动仿真工具

现代机车动车是一个很复杂的系统,在开发过程中,机械、电子技术和调节技术的专家们必须密切合作.如果既要交换输入数据和结果,又要子系统模型相互直接连接,那么现代仿真工具能极有效地支持这种开发过程.     

基于WE-ICA的牵引电机速度传感器微小故障检测与识别

文章提出了一种基于小波变换和集成独立成分分析(WE-ICA)的牵引电机速度传感器微小故障检测与识别方法。首先,通过小波变换对高速列车牵引电机数据进行滤波处理,减少噪声对微小故障信息的干扰;接着通过独立成分分析(ICA)方法提取故障信息并建立检测统计量;最后利用贝叶斯推理计算统计量的故障概率,并设计集成统计量用于微小故障检测;另外通过加权贡献度对故障进行识别。利用CRH2牵引电机实验平台对该方法进行验证,实验结果证明了该方法的有效性和实用性。     

计及少样本的YOLOv5s轨枕掉块小目标缺陷检测方法研究

轨枕作为固定钢轨和扣件的重要轨道零部件之一,由于长期承受钢轨传来的各种作用力,其端部易出现掉块,造成轨道机械结构稳定性下降,故轨枕掉块缺陷检测对保证列车正常运行起到重要作用。针对轨枕掉块缺陷检测方法存在精度较低和缺陷样本少的问题,提出一种计及少样本的YOLOv5s轨枕掉块小目标缺陷检测方法。首先,采用Copy-Pasting数据增强方法增加轨枕图像中掉块小目标数量,解决缺陷样本少的问题;其次,通过降低网络下采样倍数和删除大尺度检测层的方式改进YOLOv5s模型的多尺度检测层,提高轨枕掉块缺陷检测精度和速度;然后,将锚框之间的平均交并比作为距离量度改进K-means聚类算法,并使用遗传算法优化,重新匹配适合轨枕掉块缺陷检测的锚框;最后,使用跨尺度连接结构和双向特征加权融合模块改进YOLOv5s的特征融合结构,增强特征融合能力。实验结果表明,与原模型相比较,改进后的YOLOv5s模型平均精度达到94.1%,提高2.3%,检测速度达到93.3 fps,提高26.6 fps,能够准确且快速地识别轨枕掉块小目标缺陷。     

考虑峰值数据重平衡的地铁客流预测研究

地铁客流预测是城市轨道交通系统日常运营管理的基础,尤其是对突发大客流影响时的准确客流预测,能够有助于缓解城市地铁运营压力并降低安全风险。虽然目前的地铁客流预测方法在对日常客流预测准确性上有较好的表现,然而由于忽视了客流波动造成的客流峰值和谷值数据量不平衡,其对客流的峰值预测效果并不佳。为了进一步提高客流预测精度,考虑从峰值数据自身特征出发,通过聚类模型判断客流类别并验证不同客流类别间显著的不平衡问题,参照分类任务中类别不平衡问题的处理方式,通过欠采样、随机过采样和合成少数类过采样3种数据平衡方式,实现客流平衡处理。同时,采用支持向量回归、人工神经网络和长短时记忆神经网络3种预测模型,进行客流预测并对比不同数据平衡方式对模型性能的影响。研究结果表明：相比于未对训练集进行数据平衡处理,类别平衡在一定程度上提升了模型的预测精度;基于合成少数类过采样技术平衡数据的支持向量回归模型可以提供最佳的进站客流预测精度;基于随机过采样技术平衡数据的长短时记忆神经网络模型可以提供最佳的出站客流预测精度。研究结果可为客流波动较大情况下的城市轨道客流精准预测提供理论依据。     

随机存取多址铁路运输数据移动通信及其协议的研究

本文研究了数据移动通信的系统结构和关键技术，讨论了多址数据实时追踪的ＣＳＭＡ协议方式，计算并分析了系统吞吐量，最后，通过实例探讨了多址数据移动通信的硬件和软件结构。