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轨道交通信号系统智慧运维体系的应用研究 被引量：18
1
作者 朱志伟 范永华 罗运真 《铁道通信信号》 2019年第4期77-81,共5页
针对当前城市轨道交通信号系统设备运维保障技术存在的问题,分析功能需求,提出构建具有新功能的信号系统智慧运维保障体系的迫切性;介绍了该体系的层次结构,功能特点;得出了信号系统智慧运维体系可以为信号设备的故障排除提供有力支持,... 针对当前城市轨道交通信号系统设备运维保障技术存在的问题,分析功能需求,提出构建具有新功能的信号系统智慧运维保障体系的迫切性;介绍了该体系的层次结构,功能特点;得出了信号系统智慧运维体系可以为信号设备的故障排除提供有力支持,大大压缩故障间隔时间,提高信号设备的维护、维修效率和质量的结论。 展开更多
关键词 城市轨道交通 智慧运维保障技术平台 维修管理
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改进A^(*)算法的路径规划在列检环境中的应用 被引量：1
2
作者 郭大林 王淑营 +1 位作者 曾文驱 杨娟 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第1期299-306,共8页
为解决传统A^(*)算法在路径寻优中存在转弯次数较多、计算效率低下的问题,提出一种改进A^(*)算法。引入转弯惩罚机制和“选择因子”优化A^(*)算法的估价函数,利用惩罚机制对需要转弯的节点增加代价,减少路径转弯次数,利用“选择因子”... 为解决传统A^(*)算法在路径寻优中存在转弯次数较多、计算效率低下的问题,提出一种改进A^(*)算法。引入转弯惩罚机制和“选择因子”优化A^(*)算法的估价函数,利用惩罚机制对需要转弯的节点增加代价,减少路径转弯次数,利用“选择因子”减少传统A^(*)算法在路径寻优过程中搜索所有相同代价的冗余节点带来的额外开销,提升路径搜索效率。通过该算法解决复杂列检环境的AGV(automated guided vehicle)路径规划问题,将仿真结果与其它算法进行比较,验证了改进A^(*)算法在不牺牲最短路径的情况下转弯次数较少,搜索的节点数量更少,计算效率更高。 展开更多
关键词 AGV路径规划 列检环境 改进A^(*)算法 转弯惩罚 选择因子
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KPCA-GA-SVM在ATP车载设备故障率预测中的应用 被引量：1
3
作者 张观东 《电工技术》 2020年第10期16-19,共4页
文章针对ATP车载设备故障率预测,提出了一种基于核主成分分析(KPCA)、遗传算法(GA)及支持向量机(SVM)组合的预测方法。首先,KPCA对数据进行预处理,在特征空间上提取有效非线性主元,在此基础上,利用GA优化后的SVM建立ATP车载设备故障率... 文章针对ATP车载设备故障率预测,提出了一种基于核主成分分析(KPCA)、遗传算法(GA)及支持向量机(SVM)组合的预测方法。首先,KPCA对数据进行预处理,在特征空间上提取有效非线性主元,在此基础上,利用GA优化后的SVM建立ATP车载设备故障率模型。为验证KPCA-GA-SVM方法的有效性,将其应用于ATP车载设备故障率预测中,在同等条件下,与单一的GA-SVM及SVM预测方法进行比较。实验结果表明,KPCA-GASVM组合方法具有较高的预测精度及较强的泛化能力。 展开更多
关键词 ATP 故障率 核主成分析 遗传算法 支持向量机 建模 预测
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