城轨交通断面客流与运力配置适用性研究

城市轨道交通最大断面客流量是配置列车运力的决定性因素,但客流的波动性和不确定性将导致断面客流量发生随机变化,路网结构稳定时,其值服从某种统计规律变化。文章首先通过最大断面客流量数理统计、参数估计、假设检验等步骤,研究断面客流量的概率分布分析方法,掌握其内在变化规律;然后基于统计规律,建立适应客流变化的运力配置方法,提高运力配置计划的编制水平;最后以2011年北京地铁1号线双休日客流数据分析为案例,对最大断面客流变化趋势、运力调整等提出合理化建议。     

基于非参数回归的城轨实时进出站客流预测

为准确预测城轨实时进出站客流,构建基于非参数回归的实时进出站客流预测模型。首先,对不同特征日分时进出站客流量进行对比分析,据此构建历史数据库;其次,通过计算历史分时数据的相关系数,并设置阈值对分时客流数据间的相关性进行判断,从而确定合适的非参数模型状态向量;再次,根据K近邻样本与预测目标的客流量差异性,设计基于权重加权的预测算法;最后利用广州市城轨客流数据对预测模型进行精度分析,对全网站点多天的预测结果显示:全天平均绝对百分比误差均在2%以下,分时平均绝对百分比误差均在14%以下,表明模型具有较高的预测精度和良好的适用性。     

基于线性回归方法的铁谱诊断分析

阐述了线性回归方法和用MATLAB对回归模型的简化。线性回归分析是工程中经常采用的一种用来估计数学模型参数的方法。并且它为机器的磨损状态的变化提供了比较准确的信息。因此,线性回归分析进一步促进了铁谱诊断系统的研究、设计与发展。     

基于多元非线性回归算法的动车组变压器温度预测研究

对动车组状态参数进行预测是实现动车组数字化精准维修的重要前提之一。目前对动车组数据的利用方式主要以定量观测和定性分析为主,缺乏准确的状态预测量。为此,文章提出了一种基于多元非线性回归的预测算法,通过建立变压器温度预测模型,实现了变压器温度值的次日预测,并以此指导由温度导向的变压器日常运维项目。通过对比CRH5A型动车组车载数据中变压器温度原始数据和预测模型数据,结果显示采用该模型变压器温度预测精度达到95%以上,验证了所提方法的有效性,其对提高列车检修效率、节支降耗有着重要的作用。     

基于线性回归模型预测机车车辆横向加速度

机车车辆在线路上运行时的横向加速度是一混沌时间序列。相对控制的实时性而言，经滤波后的横向加速度信号有较大的时间滞后。用线性回归预测方法由已知过去的信号对将来的信号进行预测，以补偿滤波带来的滞后，并采用AIC信息准则法确定自回归预测模型的阶次，为现代高速机车车辆和其他需在线控制车辆动力性能的机车车辆提供滤波后横向加速度预测的方法。运用试验数据进行测试，结果表明，运用自回归预测模型进行机车车辆横向加速度的预测，预测的精度高、间隔大，完全能满足控制的实时性和精度要求。     

基于线性回归方法的工程材料需求量预测

预测工程项目建设所需各种材料用量,不仅是管理部门和相关企业在管理、投资、招标和投标等方面做出合理决策之前的一项重要工作,而且也可为业主或施工监理事后监督施工单位是否偷工减料提供依据.然而,在工程项目立项之初,一般只知道项目的起点、终点、投资额、开工及完工时间等简单参数,在概算编制完成之前,往往无法获得工程建设所需的各种材料用量信息.从以往经验来看,概算数量也经常大于实际需求量,即便是能从概算报告中得到这些信息,也无法对具体工作提供很好的帮助.用线性回归方法可以给我们提供根据上述简单参数及时、准确预测工程材料需求量的思路.现以广东省已完工的多个高速公路项目的数据为例加以说明,见表1.     

基于线性回归方法的工程材料需求量预测

预测工程项目建设所需各种材料用量，不仅是管理部门和相关企业在管理、投资、招标和投标等方面做出合理决策之前的一项重要工作，而且也可为业主或施工监理事后监督施工单位是否偷工减料提供依据。然而，在工程项目立项之初，一般只知道项目的起点、终点、投资额、开工及完工时间等简单参数，在概算编制完成之前，往往无法获得工程建设所需的各种材料用量信息。从以往经验来看，概算数量也经常大于实际需求量，即便是能从概算报告中得到这些信息，也无法对具体工作提供很好的帮助。用线性回归方法可以给我们提供根据上述简单参数及时、准确预测工程材料需求量的思路。现以广东省已完工的多个高速公路项目的数据为例加以说明。     

基于灰色线性回归模型的哈尔滨铁路枢纽客运量预测研究

客运量是铁路客运枢纽规划的基础,准确掌握铁路客运量的发展规律,可为铁路枢纽制定运输计划与线路改造等提供参考依据。由于铁路客运系统是一个信息不完全的灰色系统,在进行客运量预测时,将灰色预测模型与线性回归模型结合,消除单一模型在预测过程中产生的较大误差,使模型更加灵活、预测数据更加准确。采用该模型预测哈尔滨铁路枢纽客运量,对模型精度进行评价检验,验证结果表明:评价指标方差比与小误差概率均为第一等级,评价检验结果为优,预测结果可靠。     

基于灰色线性回归模型的哈尔滨铁路枢纽货运量预测研究

为合理规划哈尔滨铁路枢纽基础设施及物流网络,促进哈尔滨铁路枢纽更好地服务于现代物流发展的需要,基于哈尔滨铁路枢纽的定位与货运现状,在考虑线性回归模型与灰色预测模型各自优势的基础上,构建哈尔滨铁路枢纽货运量预测的灰色线性回归模型,通过计算平均偏差比率对模型进行检验。检验结果表明,灰色线性回归模型预测结果平均偏差比率较小,介于灰色预测模型和一元线性回归模型之间,同时该模型结合了货运量与时间变化、生产总值之间的关系,预测结果切合实际,可以为制定铁路货运枢纽规划及物流发展战略提供科学决策依据。     

城轨车辆车钩缓冲器的配置与能量吸收

介绍了城轨车辆车钩缓冲器的形式,通过对缓冲器的结构、性能和特性的分析,阐述了缓冲器的配置与能量吸收的关系,为城轨车辆车钩缓冲器的设计选型提供了依据。     

基于遗传算法的城轨交通超级电容储能装置能量管理和容量配置优化研究

在城轨交通供电系统中应用超级电容储能装置可以有效回收列车制动能量,抑制直流网压波动。首先建立了包含列车和超级电容储能装置的城轨交通供电系统仿真平台,且综合考虑节能电量、投资成本和电价等因素,计算超级电容储能装置的经济效率,并将其作为储能装置能量管理和容量配置优化的目标函数。提出了一种结合城市轨道交通供电系统仿真模拟平台和遗传算法的优化方法,实现储能装置能量管理控制参数和容量配置方案的同时优化。最后以某条地铁线路为例,通过仿真对比验证论文提出优化方法的有效性,使应用于城轨交通供电系统的超级电容储能装置得到最大的经济效率。     

铁路线路巡防人员配置模型研究

铁路线路巡防是保障铁路运营安全的重要举措,关系到人防、物防和技防安全保障体系的有效实施,因此,巡防人员的合理配置受到广泛关注.在调研分析国家铁路线路基本情况的基础上,确定巡防人员配置的影响因素;基于细化的铁路等级、线路情形,建立巡防人员配置模型并确定参数的取值或依赖关系;基于调研数据并改变部分参数,进行计算;分析各因素...     

城轨运营关键岗位人员状态预警与调节系统研究

为解决城市轨道交通运营关键岗位人员状态监测的设备便携性差、对工作产生干扰、系统实施复杂、数据有效性较差、评价难以适应个体差异等问题,基于智能手环和移动终端,结合数据标准化处理、生理测评分析、心理测评分析、评估标准自适应动态调整等技术,研究设计城轨运营关键岗位人员状态预警与调节系统.详细阐述该系统的总体架构、技术架构、系...     

基于move-step模型的地铁车站站务通信言语特征分析

规范化的通信用语可以减少沟通双方的交流时间,使接收者获取到准确的信息内容。将地铁车站站务通信按内容分为日常运营信息及突发/紧急事件信息两类,并基于move-step模型将这两类信息分为3个沟通阶段及多个沟通步骤。根据地铁车站站务通信的特点,将其言语特征分为呼叫、指示、请求、声明、通知、回复及通话完毕7种类型,并列举了相应的标准化用语范例。     

基于IGM-BP算法的城轨越区切换研究

针对城市轨道交通列车在越区切换过程中因受到多径效应、同频干扰等因素的影响,引起接收到的参考信号接收功率(RSRP)值波动较大,导致乒乓切换频繁发生的问题,通过结合TD-LTE标准的A3事件,提出一种改进的GM-BP神经网络(IGM-BP)算法.根据车载数据终端(TAU)接收到的t时刻前4组RSRP值,建立灰色模型GM(...     

高速铁路基础设施综合维修模式的人员配置研究

基于国内外高速铁路基础设施综合维修现状,对路内分专业维修、"生产生活一体化"综合维修、"三位一体"综合维修3种模式的人员配置情况进行研究,从配置结构、配置规模、配置效率等层面分析各模式特点,为铁路基础设施综合维修体系建立提供有效建议。     

基于工作负荷的地铁行车调度人员的配置方案

通过对地铁行车调度岗位工作负荷的建模与测算,基于层次分析法确定工作负荷影响因子,采用逐次回归分析法构建调度工作负荷预测模型,在整合DORATASK方法与零基定员法的基础上建立行车调度人员配置预测模型。利用该模型,可以定量分析现有地铁行车调度配置的工作负荷程度,并可对行车调度岗位人力资源进行合理配置。经过上海地铁实际验证,证明该模型可以有效降低行车调度工作负荷,对于提高调度作业稳定性、降低作业风险具有较高的指导价值。     

基于模糊线性回归分析的编组站运营指标预测方法

运用模糊线性回归分析方法,建立编组站运营指标的模糊预测模型。利用该模型,对向塘西编组站中时进行了预测。在对中时影响因素分析的基础上,选取办理车数、有调中转车数、无调中转车数、折角车流量、货物列车到发列数和到发均衡程度等6个影响因素,结合车站近几年相关历史数据,确定了中时与6个影响因素之间的模糊函数关系。依据此函数关系对未来时期的中时进行了预测,预测结果表明所提出的运营指标预测方法有较好的适用性。