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列车牵引计算是在铁路运输中对列车运行的技术、经济问题进行的科学计算,在铁路运输中有着广泛而重要的作用。例如,机车车辆部门要进行列车牵引计算,计算列车的技术性能和运行能力;供电部门要进行供电牵引计算,计算列车的能耗; 相似文献
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为了降低插电式混合动力汽车(Plug-in Hybrid Electric Vehicle,PHEV)在驾驶过程中的能耗,本文对插电式混合动力汽车绿色路径规划问题(Plug-in Hybrid Electric Vehicle Green Routing Problem,PHEVGRP)进行了研究。基于脉冲耦合神经网络提出了用时间依赖中继神经网络求解时间依赖车辆路径规划问题。基于可实时获取的道路交通状态量建立PHEV能耗计算模型。采用硬参数共享多任务学习建立道路交通状态量的预测模型。结合两个模型,将时间依赖中继神经网络应用于PHEVGRP的求解。采用真实数据进行试验,结果表明所提出的方法能够求得PHEVGRP的基于预测模型的最优解且求解速度优于启发式算法。 相似文献
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1 引言
近年来，我国铁路信息化快速发展，铁道部已开始建立数据仓库，运用已经积累的海量的数据信息来展现运输生产的动态，实现技术经济指标的统计和灵活的多维分析。但是海量的信息带来方便的同时也带来了一些其他的问题：第一是信息量过大，难以消化；第二是信息真假难以辨识；第三是信息安全难以保证；第四是信息形式不一致，难以统一处理。面对着这些海量的信息，如何不被信息淹没、如何对其进行营销方面的分析、如何提高信息利用率？成为了铁路营销分析中的一个主要矛盾： 相似文献
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