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题名5亿t年运量目标下朔黄铁路天窗设置方案的优化
被引量：7
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作者
牛怀军
孟宪洪
高春雷
王新让
张守帅
伍山峰
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机构
中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所
朔黄铁路发展有限责任公司
西南交通大学交通运输与物流学院
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出处
《铁道建筑》
北大核心
2019年第2期126-130,共5页
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文摘
朔黄铁路是我国典型的以煤炭运输为主的重载铁路,远期设计年运量达5亿t。为实现远期运能,需在满足远期施工维修需求的前提下,尽量压缩天窗时长以提高行车量。本文通过系统地梳理天窗作业内容、作业效率和开设时长特点3部分内容,提出影响天窗开设次数和开设时长的主要作业为清筛、捣固、换轨等,并推导了天窗开设时长和年运量的关系。以年运量达到5亿t以上和保证维修工作量为基本约束,以天窗的影响总时长最小为目标,建立朔黄铁路天窗设置方案的优化模型,采用遗传算法进行求解。优化后天窗设置方案为春、秋季每周开设5次5 h天窗,夏季每周开设3次4 h天窗,冬季方案不变。优化后天窗设置方案满足朔黄铁路远期5亿t年运量要求。
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关键词
重载铁路
运能优化
数值模拟
天窗设置
施工维修
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Keywords
Heavy haul railway
Capacity optimization
Numerical simulation
time window setting
Construction and maintenance
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分类号
U216
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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题名时间窗设置对综采工作面矿压预测精度的影响研究
被引量：2
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作者
李泽萌
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机构
西安科技大学计算机科学与技术学院
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出处
《电脑与电信》
2020年第4期14-18,共5页
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基金
陕西省教育厅专项科研计划项目,项目编号:18JK0507。
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文摘
综采工作面矿压预测对保障煤矿安全开采具有重要意义。深度学习领域的长短时记忆网络已被证实可以提高综采工作面矿压预测的精度。然而,时间窗设置(包括历史数据长度和预测数据长度)直接影响长短时记忆网络模型的预测性能。为此研究时间窗设置对矿压预测精度的影响。首先,采用长短时记忆网络的深度学习方法对平煤股份八矿14160综采工作面矿压数据进行训练,建立矿压预测模型。其次,研究用于预测的历史数据长度对模型预测性能的影响,确定最佳历史数据长度。再者,研究在精度允许范围内的最长预测数据长度。最后,采用最佳时间窗设置,对模型的预测精度进行分析。实验结果表明,时间窗设置对预测结果有显著影响,通过优化时间窗设置可提高综采工作面矿压预测的精度。
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关键词
综采工作面
矿压预测
长短时记忆网络
时间窗设置
深度学习
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Keywords
fully mechanized mining face
mining pressure prediction
long and short-term memory network
time window setting
deep learning
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分类号
TD323
[矿业工程—矿井建设]
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题名时间窗设置对综采工作面矿压预测精度的影响研究
被引量：1
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作者
刘志坚
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机构
山西汾西矿业集团基建处
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出处
《当代化工研究》
2021年第6期51-52,共2页
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文摘
本次研究对时间窗设置对综采工作面矿压预测精度影响进行分析,然后对综采工作面矿压防治对策实行刍议,旨在确保综采工作面矿压预测的准确性,为顺利进行接下来的工作打下良好基础。
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关键词
时间窗设置
综采工作面
矿压预测
精度
影响
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Keywords
time window setting
fully mechanized working face
rock pressure prediction
accuracy
affect
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分类号
TD323
[矿业工程—矿井建设]
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