一种基于深度学习的轨道交通客流需求预测方法和装置

    公开(公告)号:CN110991775B

    公开(公告)日:2020-06-26

    申请号:CN202010133886.2

    申请日:2020-03-02

    Abstract: 本发明属于轨道交通客流量预测领域,特别涉及一种基于深度学习的轨道交通客流需求预测方法和装置。预测方法包括:采集OD数据,数据转化为周期OD二维图序列数据;将周期OD二维图序列数据输入至空间复杂关联卷积残差网络模型,输出空间特征数据;将空间特征数据输入至提取时间特征信息模型,输出时间特征数据;使用时间特征数据进行特征提取,得到预测时刻OD客流值;根据需要对预测方法进行评估。本发明通过对OD数据的多重周期关联性进行分析,提取特征数据,得到预测时刻的OD客流预测值,预测精度高。

    一种有轨电车运行的控制方法和系统

    公开(公告)号:CN109191835A

    公开(公告)日:2019-01-11

    申请号:CN201811019955.6

    申请日:2018-09-03

    Abstract: 本发明提供一种有轨电车运行的控制方法,包括如下步骤:S100、获取基本参数;S200、计算决策变量,根据在步骤S100中获取的基本参数计算决策变量;S300、应用决策变量,将在步骤S200中获取的决策变量应用在有轨电车线路沿线的交叉口的信号灯布设中。本发明还提供一种有轨电车运行的控制系统。本发明提供的有轨电车运行的控制方法可以提高有轨电车全线通过效率和服务水平,体现公交优先的交通发展理念;还可以在公交优先的前提下,也兼顾道路交通的通行效率。

    钢轨折断时间预测方法、装置、电子设备及介质

    公开(公告)号:CN117993575A

    公开(公告)日:2024-05-07

    申请号:CN202410298921.4

    申请日:2024-03-15

    Abstract: 本发明提出一种钢轨折断时间预测方法、装置电子设备及介质,适用于轨道交通技术领域,可以有效提高预测钢轨折断时间的准确度。该方法包括:构建训练样本,训练样本包括样本钢轨的状态影响因素的量化评定结果,样本钢轨的状态影响因素包括如下一项或多项:计算型影响因素、分类型影响因素、或实测型影响因素;将训练样本输入BP神经网络进行训练,得到钢轨折断时间预测模型;将待预测钢轨的状态影响因素的量化评定结果输入钢轨折断时间预测模型,得到待预测钢轨的折断时间。

    一种多制式轨道交通应急协同决策方法及装置

    公开(公告)号:CN116739391B

    公开(公告)日:2024-01-19

    申请号:CN202311017094.9

    申请日:2023-08-14

    Abstract: 本发明涉及多制式轨道交通技术领域,特别涉及一种基于模糊贝叶斯网络的多制式轨道交通应急协同决策方法及装置。本发明中采用贝叶斯概率测度多维特征指标与不同故障影响因素之间的关联性,构造时变评分函数整合具有不同时效性的特征信息,量化故障发生的模糊状态。另外,基于影响运行的严重性对故障影响进行分级,在网络中融合多个模糊函数,分别描述不同故障对应连续变化的模糊状态在全局运营状态评估中的模糊重要性;在此基础上,计算轨道交通系统运行的综合评分值,推测其所处的状态等级和潜在运营风险。

    一种ATS数据采集方法、装置、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN116074355B

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202310232579.3

    申请日:2023-03-13

    Abstract: 本发明公开了一种ATS数据采集方法、装置、系统及存储介质,该方法包括:所述大数据平台按照预设轮询频率向所述ATS系统发送ATS信息请求消息;当所述ATS系统接收到所述ATS信息请求消息时,获取设备状态全体消息;所述ATS系统按照预设帧格式将所述设备状态全体消息封装为信息帧,并将所述信息帧发送至所述大数据平台。该方法,ATS系统接收到大数据平台发送的ATS信息请求消息时,将设备状态全体消息封装成信息帧,并将信息帧发送至大数据平台,实现了大数据平台从ATS系统中实时、自动采集ATS数据,提高ATS数据的采集效率,从而可有效支撑轨道交通协同运输相关的数据应用。

    一种ATS数据采集方法、装置、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN116074355A

    公开(公告)日:2023-05-05

    申请号:CN202310232579.3

    申请日:2023-03-13

    Abstract: 本发明公开了一种ATS数据采集方法、装置、系统及存储介质,该方法包括:所述大数据平台按照预设轮询频率向所述ATS系统发送ATS信息请求消息;当所述ATS系统接收到所述ATS信息请求消息时,获取设备状态全体消息;所述ATS系统按照预设帧格式将所述设备状态全体消息封装为信息帧,并将所述信息帧发送至所述大数据平台。该方法,ATS系统接收到大数据平台发送的ATS信息请求消息时,将设备状态全体消息封装成信息帧,并将信息帧发送至大数据平台,实现了大数据平台从ATS系统中实时、自动采集ATS数据,提高ATS数据的采集效率,从而可有效支撑轨道交通协同运输相关的数据应用。

    轨道交通设备的可靠度预测方法、系统、设备和介质

    公开(公告)号:CN115936266A

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202310218748.8

    申请日:2023-03-09

    Inventor: 刘葛辉 刘军

    Abstract: 本发明公开了一种轨道交通设备的可靠度预测方法、系统、设备和介质。该方法包括:获取待预测轨道交通设备的维检修实际参数;其中,维检修实际参数至少包括实际维修时间序列、维修间的检测次数序列和故障发生时间序列;根据维检修实际参数进行参数拟合确定可靠度预测参数;根据可靠度预测参数和当前维检修策略确定设备可靠度;其中,当前维检修策略中包括不同等级的维修活动。本发明通过将实际检修数据引入轨道交通设备的可靠度预测中,利用设备的实际维检修记录数据,通过建立科学合理的数学模型实现,解决了轨道交通寿命数据获取困难对可靠度预测的限制问题,提高了轨道交通可靠度预测的准确度,且提高了实际应用价值。

    一种基于智能体的多制式轨道交通系统仿真方法及系统

    公开(公告)号:CN114528694A

    公开(公告)日:2022-05-24

    申请号:CN202210071261.7

    申请日:2022-01-21

    Abstract: 本发明涉及一种基于智能体的多制式轨道交通系统仿真方法及系统,所述方法包括以下步骤,确定轨道交通仿真系统所需基础数据;根据所述基础数据确定每个智能体模型的建模要素;根据所述智能体模型的建模要素构建仿真模型;根据多制式轨道交通仿真需求对所述仿真模型进行修改;连接各个所述仿真模型,形成多制式智能体轨道交通网络;所述系统包括,数据获取单元,用于确定基础数据;要素确认单元,用于确定每个智能体模型的建模要素;模型构建单元,用于根据建模要素构建仿真模型;模型调整单元,用于对所述仿真模型进行修改;网络连接单元,用于连接各个所述仿真模型。本发明具有减少仿真模型的内存占用,提升运行效率的效果。

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