我国铁路运输系统节能问题的研究分析

从技术、管理和应用3个层面总结归纳了国内铁路运输系统节能问题的研究现状以及应用的研究方法,分析探讨了铁路运输系统节能研究面临的理论问题和现实问题,最后从应用角度提出了基于数据挖掘的能耗模型研究思路和基于组织管理的节能研究的主要内容.     

热力隧道在非降水施工中的力学特性监测

城市热力供水工程逐渐由近地层明挖向深地层暗挖转移,通过对北京市两个典型地质热力隧道的现场原位的监测,分析浅埋暗挖热力隧道在非降水施工过程中对于砂卵石地质和粉质黏土地质条件下的初支结构内力、围岩性状、水文特征的变化及对地层的影响.试验监测结果表明,隧道围岩的土压力分布不同,水压力分布相同,初衬钢筋内力分布不同,砂卵石地质条件下的隧道初衬受力情况较好,隧道开挖对地表沉降影响较小,研究结果可在开挖城市供热、供水及供气等小断面隧道时参考.     

一种基于GPS和IC卡数据的城市公交出行分布推算方法

城市公交规划、管理工作迫切需要信息化技术给予定量的决策数据支持.公交出行分布数据通常基于居民出行调查获得,然而因其调查代价巨大不能作为常态化调查手段.短期的公交线网调整工作更依赖于现状的公交出行分布需求,本文由此提出了一种利用公交GPS和IC卡(含老年卡)数据推算现状公交出行分布的实用方法.当前在大城市常住人口使用IC卡作为公交支付手段已得到相当普及,采用基于车载GPS和乘客IC卡记录能够推断得到全日公交OD数据并用于公交出行量回归模型的标定.模型检验通过后,可结合人口数据和就业岗位资料用标定模型计算以投币作为主要付费方式的流动人口公交OD;叠加两部分OD得到完整的城市公交出行分布结果.该模型的有效性通过2010年郑州市综合交通调查实践得以验证,对其它城市具有借鉴意义.     

深海采矿双波浪补偿系统自适应跟踪控制

为满足深海采矿过程中管道的快速自动对接要求,设计了一种能够同时进行布放回收和升沉补偿的双波浪液压补偿系统.基于波波夫超稳定理论,设计了上波浪补偿的自适应跟踪控制律.仿真实验结果表明,上波浪补偿系统能够在自适应跟踪控制律作用下,迅速跟踪下波浪补偿系统的升沉运动,其跟踪精度能够满足同步对接要求.     

数据挖掘技术在行车调整中的应用研究

在对行车调整问题进行分析的基础上,结合数据挖掘技术,采用决策树的方法,以寻找连带晚点时间总和最小的调整策略为目标,对以往积累的与运行图相关的数据资源进行分析重构,寻找各故障模式下较优的行车调整策略,并对数据挖掘模型的运行机制进行了论述。该模型在实验室中得到了应用,并取得了良好的效果。     

基于数据挖掘的燃气管道风险评估模型的优化

通过燃气管道风险评估可以增强燃气公司对燃气管道安全情况的了解,降低整个管网的运行风险,有效地节约管理维护成本,文中引入并修改了的国外比较成熟的燃气管道风险评估模型,为上海市北燃气管道风险评估系统的开发奠定了坚实的基础,而运用数据挖掘技术则解决了该模型系统参数设定中的问题,使得评估模型更加贴近上海市北燃气管网的实际情况.     

青岛至兰州高速公路邯郸至涉县段采空区特征及处理技术

结合工程实例,深入阐述高速公路通过的采空区的特征及处理方法,可为采空区处理方案的选择提供一定的参考。     

铁路货运数据仓库与数据挖掘应用研究

随着近年来中国铁路南宁局集团有限公司（简称：南宁局）货运量激增,既有货运业务系统的数据量增长迅速,由于数据分散存储在各系统独立建设的数据库中,对于需要跨库的复杂货运业务查询和联机分析应用效果不佳。为充分发掘货运业务数据资产的价值,文章选用基于大规模并行处理（MPP,Massively Parallel Processing）集群架构的数据仓库产品,对多源海量货运业务数据进行整合处理和高效存储,使联机分析数据查询的响应时间从传统数据库的分钟级优化至秒级,为开展数据挖掘应用研究奠定了基础。采用改进K-means聚类和朴素贝叶斯分类算法,开展货运客户价值分析与装车落空预测。结果表明,基于K-means算法构建货运客户细分模型,可帮助货运部门快速识别不同客户的价值,为货运营销找准营销方向及价格策略调整提供可靠依据;基于朴素贝叶斯算法构建装车落空预测模型,预测结果可增强货运组织对潜在风险的预见能力。研究成果有助于推动南宁局货运管理经验驱动向数据驱动转型,为货运业务高质量发展提供支撑。