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在闭塞区间主流设备越来越多的采用ZPW-2000A型无绝缘轨道电路的背景下,针对单一故障诊断方法的诊断精度偏低问题,提出基于信息融合的故障诊断模型和故障诊断方法。该方法分别用BP神经网络和模糊综合评判对轨道电路进行故障诊断,然后将这2种方法的诊断结果作为D-S证据理论的证据体,利用神经网络输出和模糊综合评判输出来构造D-S证据理论中的概率分配,最后利用D-S证据理论将BP神经网络和模糊综合评判对轨道电路的故障诊断结果在决策级进行融合,诊断轨道电路是否有故障并判断故障的模式。仿真结果表明:该诊断方法具有较高的故障诊断精度,诊断结论的可信度有明显提高。 相似文献
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交通网络设计问题的模型与算法的研究 总被引:18,自引:0,他引:18
交通网络设计问题是研究如何用定量的方法在已有交通网络上添加或扩容某些路段的问题。本文用基于均衡分配的双层最优化数学模型描述该问题,给出求解这类优化模型的算法,通过实例比较这些算法的性能,并探讨该研究领域未来值得进一步研究的问题。 相似文献
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交通状态模式识别研究 总被引:16,自引:4,他引:16
在网络层次上进行区域交通信号控制、交通分配和路径诱导是缓解交通堵塞的有效途径之一。大量的实践经验表明,无论是在城市交通网络,还是在高速公路网络中,网络的状态可分为数量有限且不同类型的模式,并且这些模式不断重复出现。而针对不同的交通网络状态模式,可以通过理论分析或仿真研究等途径,求解用于进行区域信号控制、交通分配及路径诱导的优化控制参数及控制策略。当系统识别出网络处于某种模式时,就可参照事先确定的优化参数及策略进行交通控制和诱导,以缓解交通拥塞,提高交通系统的运行效率。本文基于对交通网络状态模式识别问题及其应用的重要性的认识,应用模式识别的理论和方法,对交通网络状态模式识别问题进行了一些初步研究。 相似文献
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