基于深度学习的铁路关键部件缺陷检测研究

关键部件缺陷图像自动检测对于复兴号动车组运营维护意义重大,但目前主要依靠专业人员对检测图像进行分析,耗费大量人力、物力,造成检测周期长,检测准确率无法保证。提出一种结合部件检测与缺陷分类流程的双通道缺陷检测框架MCDDF(Multi-channel Defect Detection Framework),部件检测通道基于目标检测算法实现动车组关键部件定位,定位后的关键部件经裁剪进行超分辨率提升,传入缺陷分类通道基于迁移学习方法实现缺陷类别的准确分类,结合两通道信息实现缺陷检测任务。实验分析两通道的性能提升方法,对比MCDDF与传统基于目标检测方法在铁路关键部件缺陷图像上的检测效果,验证了MCDDF方法的有效性。     

高速铁路更新改造与大修整治项目计划管理系统研究与实现

设计高速铁路更新改造与大修整治项目计划系统,解决项目计划流转纸质文档信息化问题,提升项目计划管理效率和分析应用水平。以目前高铁公司项目计划管理业务需求为依据,调研数据现状与系统功能需求,从数据标准化与规范化、系统总体架构、功能模块等方面进行设计,搭建高速铁路更新改造与大修整治项目计划管理系统。结果表明,该系统满足高铁更新改造与大修整治管理需求,同时,可为管理决策提供数据支撑。     

基于铁路数据服务平台的高速铁路工务设备大数据应用研究

高效管理高速铁路工务设备数据对提高运营安全水平具有重要作用。介绍高速铁路工务设备数据的管理现状,对建立工务设备大数据应用进行需求分析,提出基于数据服务平台的工务设备大数据总体框架及相关功能。以京沪高速铁路工务专业为例,搭建京沪高速铁路数据资产汇集平台,并开展大数据应用。结果表明,基于该平台开展大数据应用能够科学合理地指导工务设备维修管理和提供战略决策。     

基于案例推理的铁路行车事故应急决策方法研究

为提高铁路行车事故应急处置能力,本文提出一种实用的行车事故应急决策方法,将案例推理(Casebased Reasoning,CBR)理论应用到铁路应急决策中。首先对铁路行车事故的案例表示、案例属性体系进行描述;其次,针对铁路行车事故案例属性值类型,考虑数值型、有序枚举型、无序枚举型、区间数型及模糊数型5种形式,给出不同形式属性值的局部相似度计算模型;然后,通过计算当前铁路行车事故与事故案例的各属性相似度,建立全局相似度计算模型;再次,提出当前铁路行车事故属性缺失时的全局相似度计算模型;最后,使用案例验证该方法可行且有效。     

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。     

铁路分线成本大数据分析平台方案研究

从分线成本核算开展数据分析的目标入手,搭建数据分析的总体架构,描述数据分析与分线成本核算系统间的关系,引入聚类、分类、回归分析、关联分析等数据挖掘算法,从铁路总公司、铁路局/公司和特定线路等不同用户角度,分析铁路线路公益性/经营性业务特征、不同成本类型间分布特征、各类统计工作量的分布规律、收支盈亏情况等,为合理定义铁路线路业务性质、运输产品优化、经营决策等提供数据和辅助决策支持。     

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%。     

高速铁路资产管理系统动态数据接入研究

高速铁路资产管理系统，是实现高速铁路资产全生命周期管理的信息系统。在当前高速铁路委托运营管理模式下，系统中能够体现基础设备设施的检测和维修等的动态数据由现有的外部系统提供。分析外部系统现状，针对外部系统不同的数据量和网络部署，提出相应的接入方案，并解决外部动态数据与资产管理系统间的数据关联问题，研究相应的数据存储和检索技术。以京沪高速铁路的现状为例，介绍铁路工务生产管理系统接入的具体方案。     

铁路大数据标准体系研究

在介绍国内外大数据标准体系研究现状的基础上,分析国家大数据标准体系与电力和工业2个典型行业大数据标准体系的对应关系,提出铁路大数据标准体系框架,并分析其与铁路信息化标准体系的对应关系。铁路大数据标准体系共划分为技术和工具、数据、应用、安全、管理等5个子体系,对各体系标准进行了界定。铁路大数据标准体系框架的提出,将为铁路运输企业进一步建立健全大数据应用标准打下基础。     

多品种燃油海运库存路径问题鲁棒优化模型与算法

针对需求不确定下的多品种燃油海运库存路径问题(Maritime Inventory Routing Problem, MIRP),提出非专用舱室和非固定停靠供应港的船舶配送策略,通过设置供货商保守系数给定条件下的累积航次多品种燃油不确定需求预算阈值,构建以供货商燃油库存与配送总成本最小化为目标的MIRP非线性鲁棒优化模型,并设计了改进混合自适应遗传算法求解模型。算例结果表明,非专用舱室和船舶非固定停靠配送能有效降低供货商燃油库存与配送总成本;供货商在各需求港关于各品种燃油的保守系数均存在某个不同的恰当值,当保守系数超过恰当值时,客户服务水平变化趋于平缓。研究结论可为供货商多品种燃油MIRP提供决策参考。