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基于时间序列与重采样的铁路车站行车安全态势主动监测方法
1
作者
牛林杰
《信息技术》
2025年第3期101-106,115,共7页
为保障铁路车站行车安全,研究基于时间序列与重采样的铁路车站行车安全态势主动监测方法。基于环境因素、设施因素、人为因素构建铁路车站行车安全态势监测指标体系;采集监测数据,构建铁路车站行车安全态势监测数据集。利用基于马氏距...
为保障铁路车站行车安全,研究基于时间序列与重采样的铁路车站行车安全态势主动监测方法。基于环境因素、设施因素、人为因素构建铁路车站行车安全态势监测指标体系;采集监测数据,构建铁路车站行车安全态势监测数据集。利用基于马氏距离的重采样方法对监测数据集实施重采样处理。结合监测数据集内样本的时间序列,利用自回归积分滑动平均模型输出铁路车站行车安全态势监测结果。实验结果表明,该方法可以主动监测铁路车站行车安全态势,在铁路车站出现行车安全问题时及时报警,可真实反映铁路车站的行车安全状况。
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关键词
铁路车站
行车安全态势
主动监测方法
重采样处理
时间序列
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职称材料
一种面向工控联网设备的层次聚类方法
被引量：
3
2
作者
曲海阔
张哲宇
+3 位作者
刘扬
孙军
王子博
王佰玲
《现代电子技术》
2022年第23期76-82,共7页
联网设备核查是工业控制系统安全巡检工作的首要任务,而其中设备层次识别对后续获取详细信息至关重要。针对工控系统内各层级联网设备因通信量不均衡而导致识别准确率低的问题,提出一种基于高斯混合模型的层次聚类方法。所提方法融入重...
联网设备核查是工业控制系统安全巡检工作的首要任务,而其中设备层次识别对后续获取详细信息至关重要。针对工控系统内各层级联网设备因通信量不均衡而导致识别准确率低的问题,提出一种基于高斯混合模型的层次聚类方法。所提方法融入重采样的分批处理思想,通过对聚类中心进行重新采样,解决经典K⁃means算法对初始值过度依赖而引起的聚类结果偏离问题;进一步考虑算法的计算资源和运行时效等性能因素,引入训练数据分批处理操作,在保证算法精度的同时,缩短收敛时间,降低内存占用,达到优化算法效率的目的。最终,在一套工控模拟环境的安全水处理数据集上,通过与三个经典的聚类算法进行比较,验证所提方法对工控联网设备层次识别的有效性、准确性和稳定性。
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关键词
联网设备
层次识别
统计特征
不均衡数据
高斯混合模型
聚类算法
重
采样
分批
处理
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职称材料
题名
基于时间序列与重采样的铁路车站行车安全态势主动监测方法
1
作者
牛林杰
机构
陕西交通职业技术学院轨道交通学院
出处
《信息技术》
2025年第3期101-106,115,共7页
基金
陕西省教育厅2022年度一般专项科研计划项目(自然科学项目)(22-JK0286)。
文摘
为保障铁路车站行车安全,研究基于时间序列与重采样的铁路车站行车安全态势主动监测方法。基于环境因素、设施因素、人为因素构建铁路车站行车安全态势监测指标体系;采集监测数据,构建铁路车站行车安全态势监测数据集。利用基于马氏距离的重采样方法对监测数据集实施重采样处理。结合监测数据集内样本的时间序列,利用自回归积分滑动平均模型输出铁路车站行车安全态势监测结果。实验结果表明,该方法可以主动监测铁路车站行车安全态势,在铁路车站出现行车安全问题时及时报警,可真实反映铁路车站的行车安全状况。
关键词
铁路车站
行车安全态势
主动监测方法
重采样处理
时间序列
Keywords
train station
driving safety situation
active monitoring methods
resampling processing
time series
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种面向工控联网设备的层次聚类方法
被引量：
3
2
作者
曲海阔
张哲宇
刘扬
孙军
王子博
王佰玲
机构
哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院
国家工业信息安全发展研究中心
哈尔滨工业大学网络空间安全研究院
出处
《现代电子技术》
2022年第23期76-82,共7页
基金
国防基础科研计划(JCKY2019608B001)。
文摘
联网设备核查是工业控制系统安全巡检工作的首要任务,而其中设备层次识别对后续获取详细信息至关重要。针对工控系统内各层级联网设备因通信量不均衡而导致识别准确率低的问题,提出一种基于高斯混合模型的层次聚类方法。所提方法融入重采样的分批处理思想,通过对聚类中心进行重新采样,解决经典K⁃means算法对初始值过度依赖而引起的聚类结果偏离问题;进一步考虑算法的计算资源和运行时效等性能因素,引入训练数据分批处理操作,在保证算法精度的同时,缩短收敛时间,降低内存占用,达到优化算法效率的目的。最终,在一套工控模拟环境的安全水处理数据集上,通过与三个经典的聚类算法进行比较,验证所提方法对工控联网设备层次识别的有效性、准确性和稳定性。
关键词
联网设备
层次识别
统计特征
不均衡数据
高斯混合模型
聚类算法
重
采样
分批
处理
Keywords
networked equipment
hierarchy recognition
statistical feature
unbalanced data
GMM
clustering algorithm
resampling mini⁃batch
分类号
TN919-34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时间序列与重采样的铁路车站行车安全态势主动监测方法
牛林杰
《信息技术》
2025
0
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职称材料
2
一种面向工控联网设备的层次聚类方法
曲海阔
张哲宇
刘扬
孙军
王子博
王佰玲
《现代电子技术》
2022
3
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
统计分析
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