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公开(公告)号：CN109978275B
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN201910267181.7
申请日：2019-04-03
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种混合CFD和深度学习的极端大风风速预测方法及系统，基于风速测试样本和风向测试样本模拟目标区域大气流场，从而计算各子区域各网格划分方式的响应时间和模拟误差以及各内部测风装置的多个模拟风速序列；基于相应的模拟风速序列和风速测试样本训练风速转换模型，并基于风速测试样本训练风速预测模型；从而在对目标预测地点进行实时预测时，根据目标预测地点与最近内部测风装置之间的距离关系，智能匹配风速转换模型与风速预测模型的输出值，输出目标预测地点的最适风速预测值。本发明线下训练深度学习模型，提高预测的实时性，同时融合CFD方法，模拟目标地点大气流场，匹配最适深度学习模型，提升预测系统的泛化能力。
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公开(公告)号：CN109615027B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201811643482.7
申请日：2018-12-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种高速铁路沿线风速特征提取智能预测方法，该方法利用风速不同特征进行K‑means聚类，并选择最优聚类数K，将风速模型样本分为K类，然后针对K个聚类类别分别建立100个风速预测特征预选模型，利用数学分析和相关性分析方法筛选风速预测特征预选模型并建立K个风速预测特征模型组和K个风速预测归一模型，最后分析预测的风速向量与风速时间序列数据集之间的相关性并还原真实风速，该方法具有预测高精度、特征智能提取、适应性强、鲁棒性高的特点，适合应用于大风环境下的高速铁路沿线安全等领域。
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公开(公告)号：CN110428066A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910676748.6
申请日：2019-07-25
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种智能列车电气装置在线状态评估与运维平台，包括列车电气系统分解编号模块、列车维修信息采集模块、列车实时信息采集模块和列车在线评估与预测模块；列车电气系统分解编号模块获取列车电气系统的分解编号结果；列车维修信息采集模块获取列车电气系统的维修结果；列车实时信息采集模块实时采集列车的工作数据并与上传信息一一对应；列车在线评估与预测模块对列车的电气系统进行在线评估和预测。本发明还公开了所述智能列车电气装置在线状态评估与运维平台的方法。本发明能够对列车电气系统部件的在线状态进行评估，实时掌握列车电气系统各部件的运行状态，能够对列车电气系统进行实时监测和在线状态预测，而且可靠性高，实时性好。
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公开(公告)号：CN111126867B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201911376303.2
申请日：2019-12-27
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/20 , G06Q50/30 , G06N3/044 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种轨道系统多域关联的服役敏感度分析方法，包括对轨道系统进行全生命周期构成要素的分解；各个要素在安全域、性能域和环境域进行量化计算；建立数据集；建立安全域关联模型、性能域关联模型和环境域关联模型并获得多域强相关要素；根据多域强相关要素建立轨道系统全生命周期服役年限敏感度模型并得到最终的强相关要素服役年限敏感度分析结果。本发明方法能够对多域强相关要素对轨道系统的全生命周期服役年限的服役年限敏感度进行分析，而且可靠性高，实用性好。
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公开(公告)号：CN109726802A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201811643479.5
申请日：2018-12-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种铁路和风电场环境风速机器学习预测方法，该方法选择多种神经网络模型，建立多种风速预测特征预选模型各100个，通过均方误差分析和相关性分析，选取性能好以及特征独立性强的模型各10个，然后建立多个风速预测集成模型，对风速预测特征进行集成处理，最后建立风速预测归一模型，对风速集成值进行归一处理，并计算预测风速向量与训练样本的风速向量之间的相关性，利用相关性强的对应时刻的风速噪声还原预测风速值，该方法能有效预测非平稳风速，对复杂，非线性风速值具有精准的预测效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109447498A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811327728.X
申请日：2018-11-08
Applicant: 中南大学 , 中车青岛四方机车车辆股份有限公司
CPC classification number: G06Q10/06393 , G06N3/08 , G06Q50/30
Abstract: 本发明提供了一种轨道交通系统成本关联多域影响要素大数据驱动分析方法，建立基于安全域、性能域和环境域的LCC分析模型，构建影响要素驱动数据，分析轨道交通系统成本影响要素对安全、性能、环境以及全生命周期成本的影响度，得到安全域强相关要素、性能域强相关要素、环境域强相关要素和全生命周期成本敏感要素，获取轨道交通系统成本优化重点关注对象，对轨道交通系统全生命成本进一步优化具有重要意义。
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公开(公告)号：CN109034476A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810843354.0
申请日：2018-07-27
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种高速铁路沿线极端风速大数据聚类预测方法，根据近期风速状况，通过在目标测风点构建目标测风站和时移测风站，对测风站的数据进行去噪处理后，并进行风速样本聚类，利用LS‑SVM对去噪后的风速聚类样本数据进行训练，构建各测风站在多种步长下的风速预测模型；选用各模型进行多种步长的最优预测组合，实现多步迭代预测，提高预测精度，降低随机误差的干扰；实现了铁路沿线风速超前预测，可以提前得知事故多发区域的风速环境状况，及时、有效地指导列车运行，保障列车运营安全。
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公开(公告)号：CN110428066B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910676748.6
申请日：2019-07-25
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种智能列车电气装置在线状态评估与运维系统，包括列车电气系统分解编号模块、列车维修信息采集模块、列车实时信息采集模块和列车在线评估与预测模块；列车电气系统分解编号模块获取列车电气系统的分解编号结果；列车维修信息采集模块获取列车电气系统的维修结果；列车实时信息采集模块实时采集列车的工作数据并与上传信息一一对应；列车在线评估与预测模块对列车的电气系统进行在线评估和预测。本发明还公开了所述智能列车电气装置在线状态评估与运维系统的方法。本发明能够对列车电气系统部件的在线状态进行评估，实时掌握列车电气系统各部件的运行状态，能够对列车电气系统进行实时监测和在线状态预测，而且可靠性高，实时性好。
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公开(公告)号：CN109726802B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201811643479.5
申请日：2018-12-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种铁路和风电场环境风速机器学习预测方法，该方法选择多种神经网络模型，建立多种风速预测特征预选模型各100个，通过均方误差分析和相关性分析，选取性能好以及特征独立性强的模型各10个，然后建立多个风速预测集成模型，对风速预测特征进行集成处理，最后建立风速预测归一模型，对风速集成值进行归一处理，并计算预测风速向量与训练样本的风速向量之间的相关性，利用相关性强的对应时刻的风速噪声还原预测风速值，该方法能有效预测非平稳风速，对复杂，非线性风速值具有精准的预测效果。
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公开(公告)号：CN110361207A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910677416.X
申请日：2019-07-25
Applicant: 中南大学
IPC: G01M17/08
Abstract: 本发明公开了一种智能列车走行部在线状态预测系统，包括列车走行部分解模块、列车走行部历史数据获取模块、列车走行部实时数据获取模块和列车走行部状态预测模块；列车走行部分解模块对列车走行部进行分解；列车走行部历史数据获取模块获取列车走行部历史数据信息；列车走行部实时数据获取模块获取列车走行部的实时数据信息；列车走行部状态预测模块建立针对不同类别走行部的列车走行部状态预测模型并对列车走行部的状态进行在线实时预测。本发明还公开了所述智能列车走行部在线状态预测系统的方法。本发明能够实时预测列车走行部的状态，提高检修效率和检修准确度，保证列车的行车安全以及行车舒适度，而且可靠性高，实时性好。
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