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常峰 《铁路通信信号工程技术》2023,(4):63-67
列车在全自动运行驾驶模式下会出现丢失定位的故障情况,需快速获取定位或者运行至就近站台区域。结合列车在正线区间、折返轨、车辆段运行等场景,对全自动限速运行模式的申请流程、移动授权距离、场景处置等进行全面分析研究,并提出解决方案。 相似文献
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基于回归和时间序列模型的传统预测方法以及目前较为常用的灰色预测和BP神经网络预测方法,建立了RBF神经网络模型对全国铁路货运量进行详细分析和预测。利用铁路货运量的原始数据构造时间序列,并对时间序列进行分析和相应的处理。将处理后的数据构造为一个非线性映射,利用RBF神经网络进行逼近。利用Matlab对灰色预测、BP神经网络预测和RBF神经网络预测模型进行仿真实验,得出3种预测模型的平均相对误差,分别为7.67%、4.79%和1.31%。表明RBF神经网络预测方法的预测精度比另外两种预测方法高很多,可为铁路货运量预测研究提供方法支撑。 相似文献
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