城市交通枢纽短期客流量的组合预测模型

客流量的预测对交通枢纽内部组织方案和应急预案的调整起着重要作用,为了更为精确地对交通枢纽短期的客流量进行预测分析,通过分析交通枢纽客流量的变化特点,对比各种预测方法的优缺点,建立了综合BP神经网络和最小二乘支持向量机的组合预测模型,通过BP神经网络初步预测,再利用最小二乘支持向量机的修正,完成对交通枢纽客流量的预测。实际数据验证表明,相比单一的预测模型,文内提出的模型能够将交通枢纽的客流量的预测精度提高约1%,表明论文中方法能够克服单一模型带来的不确定性。      

基于安全预警大数据的高铁应急预案优化研究

高铁应急预案对提高运营安全水平具有重要作用,如何建立健全高铁应急预案体系、优化各类应急预案,成为现阶段研究的重点。随着高铁事件案例数据的逐步积累,基于高铁安全预警大数据开展应急预案优化是继模拟仿真、算法优化后的一个新方向。介绍高铁应急预案体系现状,分析应急预案可优化内容和大数据来源;基于典型案例数据,开展高铁应急预案分类、分级、处置方法等研究,为高铁应急预案优化提供新思路和新方法。     

基于双偏好矩阵的B2B智能推荐研究与实践

B2B电商平台的用户都具有企业特征,传统的协同过滤算法以用户-商品偏好矩阵为主,难以体现用户的企业特征。在传统协同过滤算法的基础上增加企业-类别矩阵,改进形成双偏好矩阵协同过滤算法,搭建具有企业数据特征的B2B电商平台智能推荐引擎,应用于电商大数据分析平台,并在铁路某电商平台上进行实践应用,算法响应时间为毫秒级。为了证明算法的实用性,分别在准确率、召回率、覆盖率、新颖度等方面与传统的协同过滤算法、KNN算法进行对比,均具有优势,尤其是在不活跃用户的准确性方面提升超过10%。     

发动机本体传热的一维CFD仿真北大核心

利用Pro/E软件建立了缸套、缸盖和缸体三维模型,并抽取得到了冷却水腔模型。利用GT-Suite中GEM3D模块实现三维模型向管路、流动部件和热质量一维模型转换,通过台架试验数据验证了模型的准确性。对标定工况下发动机本体传热量、温度分布以及冷却液入口流量、发动机转速和负荷对传热性能的敏感性进行了分析,仿真结果为发动机本体传热控制及优化提供了理论依据。     

铁路重要干线突发事件风险评估体系研究

随着铁路建设的发展和列车运行速度的大幅提高,铁路运输系统的技术构成更加复杂,运营管理难度相对增大,因此有必要对铁路重要干线开展风险评估,做到防患未然。深入分析可能导致铁路各类突发事件的风险源,通过历史资料分析及专家调查法,建立铁路突发事件风险评估指标体系,并以层次分析法确定各指标的权重。最后以京津城际铁路为例进行初步的风险评估。     

高速公路的综合效应

肯定高速公路对经济、政治、科技、文化、国防、公益等方面产生的巨大效应，同时也对今后的发展提出了建设性意见。     

基于"1+X"证书制度汽车检测与维修专业课证融通建设研究

本文以汽车检测与维修技术专业为例,对基于"1+X"证书制度课证融通专业体系建设进行了探索研究,通过对本专业现状的分析,发现的课证融通建设存在五方面的问题,然后有针对性地提出了4项建设思路,希望可以助力相关专业基于"1+X"证书制度课证融通专业体系的建设.     

基于改进多属性群决策的高速铁路建设项目质量管理绩效评价

为进一步提升高速铁路建设项目质量管理绩效评价的科学性和有效性,对高速铁路建设项目质量管理方案的主要影响因素进行了系统全面的梳理,构造出影响因素的指标体系。进一步借助区间值直觉模糊集理论对已有的多属性群决策方法进行改进,定义了指标属性的隶属度和非隶属度,由广义Shapley函数确定属性权重,并引入λ-模糊测度界定质量管理方案各个影响因素之间的相互作用。最终借助得分函数对质量管理方案进行打分排序,从而选出最优方案。这一改进多属性群决策方法有效提升了定量模糊判断的准确度,降低了决策者的决策难度,为高速铁路建设项目质量管理绩效评价提供了新的方法借鉴。     

基于服务池的高速铁路应急资源全域优化调度方法

为提高高速铁路应急处置效率,实现资源统一调配,融合云计算和大数据技术,研究了高速铁路应急服务资源的调度问题。在应急云资源建模、应急云服务虚拟化建模、云服务池建模、高速铁路现有应急救援系统的资源使用建模、云计算模式构建的基础上,建立了跨总部和区域的高速铁路应急资源服务池的全域优化调度模型,提出了云资源传输总距离最小、资源协调成本最低、运行处理时间最短、当资源缺乏时需增加的资源数最小等4个优化目标;针对问题的特征,研究提出基于双层粒子群的高铁应急服务优化调度方法。对于给定的案例,选取距离最小作为优化目标,运用提出的方法可给出优化的资源调度方向和资源调度数量,验证了所提出的方法对于求解分布式应急云资源调度问题的有效性。