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基于生成对抗网络和卷积神经网络的高速铁路地震预警干扰信号识别方法 被引量:1
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作者 宋晋东 栾世成 +7 位作者 李山有 马强 孙文韬 刘赫奕 周学影 姚鹍鹏 黄鹏杰 朱景宝 《中国铁道科学》 北大核心 2025年第1期225-232,共8页
为提升高速铁路地震预警系统中地震事件识别的可靠性,提出基于生成对抗网络(GAN)和卷积神经网络(CNN)的高速铁路地震预警干扰信号识别方法。首先,通过GAN对打夯干扰信号进行数据增强,以实现数据平衡;其次,设计并构建GAN-CNN打夯干扰信... 为提升高速铁路地震预警系统中地震事件识别的可靠性,提出基于生成对抗网络(GAN)和卷积神经网络(CNN)的高速铁路地震预警干扰信号识别方法。首先,通过GAN对打夯干扰信号进行数据增强,以实现数据平衡;其次,设计并构建GAN-CNN打夯干扰信号识别模型,并对其进行训练和测试;最后,通过对比试验,验证该模型在干扰信号识别中的有效性和准确性。结果表明:与未使用GAN进行数据增强的情况相比,所提方法识别打夯干扰信号和地震事件信号的准确率分别为99.60%和100%,性能显著提升;此外,GANCNN模型的交并比、准确率、召回率和综合能力评价指标也得到提高。该方法可为高速铁路地震预警干扰信号识别提供参考。 展开更多
关键词 地震预警 高速铁路 卷积神经网络 生成对抗网络 打夯干扰信号
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高速铁路发展促进了城市蔓延吗?——高铁开通与高铁网络视角
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作者 李强 王亚仓 《安徽大学学报(哲社版)》 北大核心 2025年第6期139-152,共14页
高速铁路的快速发展是近年来我国经济社会发展的显著特征之一,城市蔓延是世界各国城市化进程中普遍存在的难解之题,那么,高速铁路将如何影响城市蔓延?从高铁开通和高铁网络双重视角深入剖析高速铁路发展影响城市蔓延的内在机制,基于长... 高速铁路的快速发展是近年来我国经济社会发展的显著特征之一,城市蔓延是世界各国城市化进程中普遍存在的难解之题,那么,高速铁路将如何影响城市蔓延?从高铁开通和高铁网络双重视角深入剖析高速铁路发展影响城市蔓延的内在机制,基于长江经济带2003一2021年108个城市面板数据的实证检验表明:高速铁路发展加剧了城市蔓延式扩张,这种影响在长江经济带上游、中游区域以及非核心城市的表现尤为突出;进一步研究发现,土地出让金上涨是高速铁路发展影响城市蔓延的重要传导机制;考虑空间外溢效应的研究表明,高铁开通和高铁网络对城市蔓延的影响具有显著的空间溢出效应,其中高铁网络的溢出效应更为明显。因此,建议进一步优化高铁站点布局和城市用地结构,促进人口合理有序流动,引导城市理性扩张。 展开更多
关键词 高铁开通 高铁网络 城市蔓延 夜间灯光数据
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基于区间预测的高速列车无线网络控制时延补偿方法
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作者 刘洋 李帅 李常贤 《铁道学报》 北大核心 2025年第5期77-88,共12页
为了降低高速列车无线网络控制数据传输时延对列车运行控制稳定性的影响,以搭建的列车无线网络控制实验台采集的时延数据作为试验数据,采用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和小波包分解(WPD)对其进行预处理,以降低时延序列的... 为了降低高速列车无线网络控制数据传输时延对列车运行控制稳定性的影响,以搭建的列车无线网络控制实验台采集的时延数据作为试验数据,采用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和小波包分解(WPD)对其进行预处理,以降低时延序列的复杂度;利用天鹰算法优化的长短期记忆神经网络(AO-LSTM)对处理后的时延数据进行点预测,并在此基础上,采用非参数核密度估计对时延进行区间预测;通过引入观测器,设计一种改进的自适应滑模控制算法对列车运行进行控制,同时对时延进行补偿。采用Matlab软件对列车运行控制进行仿真,仿真结果表明:在90%和95%置信度下,相较反向传播(BP)和Elman神经网络方法,提出的时延补偿方法的区间平均覆盖率更高;在短时延和长时延干扰下,相比模糊PID控制和反步法控制,对速度跟踪的误差更小。仿真对比分析结果显示,设计的自适应滑模控制器能对数据传输时延进行补偿,并能够对列车运行实现精准控制。 展开更多
关键词 高速列车 无线网络控制 自适应滑模控制 区间预测 时延补偿
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基于高铁的多式联运网络设计与运力调度联合优化
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作者 张得志 李正阳 +1 位作者 符宏葵 周赛琦 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第8期3364-3376,共13页
随着“十四五”规划推进铁路快运和绿色低碳转型,高铁凭借其运力大、速度快和低碳排放的优势,在现代物流体系中展现出巨大潜力,研究高铁参与下的多式联运网络优化具有重要意义。然而,高铁在枢纽网络设计与运力调度联合优化中的研究仍不... 随着“十四五”规划推进铁路快运和绿色低碳转型,高铁凭借其运力大、速度快和低碳排放的优势,在现代物流体系中展现出巨大潜力,研究高铁参与下的多式联运网络优化具有重要意义。然而,高铁在枢纽网络设计与运力调度联合优化中的研究仍不足。通过综合考虑多式联运时空衔接、运输方式碳排放差异及枢纽使用成本等因素,以探讨高铁参与下的临时枢纽选址、需求分配与运力调度联合优化问题。以最小化枢纽使用成本、运输成本、转运成本和碳排放成本之和为目标构建模型,并采用基于Frank-Wolfe算法和Slope Scaling策略的L-SHADE算法进行求解。通过对中国200个主要城市的综合运输网络数据集进行数值实验,分析不同规模网络下各运输方式的参与程度及其对网络结构的影响。研究结果表明:1)所提算法显著优于Gurobi,对于小规模网络能在115 s内获得更优解,对于大规模网络也能在半小时内完成收敛;2)在日均业务量较大的城市群中,由于航空覆盖率高,最优方案主要依托航空运输构建快速干线运输体系;3)在更大城市规模的网络优化中,高铁网络的广泛覆盖优势得到充分利用,最优方案主要依托高铁运输构建快速干线运输体系。研究成果不仅为多式联运网络设计和高铁快运服务的线路开发提供参考依据,也为落实国家推进铁路快运发展、构建绿色高效的现代综合交通运输体系提供了理论支撑。 展开更多
关键词 多式联运网络 高铁快运 枢纽选址 运力调度 L-SHADE算法
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基于灰色-BP神经网络的高铁快运量预测
5
作者 杨向飞 陈钰 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第8期66-74,122,共10页
随着绿色物流的推进,“高铁+快递”货运模式的应用价值逐渐凸显,其运量的精准预测对于铁路运力优化具有现实意义。以甘青宁地区为例,通过灰色关联度分析法从15个初始指标中筛选出关键影响因素,构建了基于灰色-BP神经网络的组合预测模型... 随着绿色物流的推进,“高铁+快递”货运模式的应用价值逐渐凸显,其运量的精准预测对于铁路运力优化具有现实意义。以甘青宁地区为例,通过灰色关联度分析法从15个初始指标中筛选出关键影响因素,构建了基于灰色-BP神经网络的组合预测模型。研究结果表明:相较于GM(1,1)和ARIMA模型,该组合模型的预测精度提升显著;通过建立包含经济性、时效性、环保性等7个维度的Logit模型,揭示了高铁快运分担率随运距变化的倒U型曲线特征,优势运距区间为400~1000 km;基于上述模型,测算出该区域未来三年的高铁快运量预测值,为铁路部门运力配置提供数据支撑。 展开更多
关键词 交通运输工程 高铁快运 灰色-BP神经网络 快运量预测 高铁分担率
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无线通信技术在高速列车网络控制系统中的应用 被引量:2
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作者 王华伟 高阳 +3 位作者 李海龙 张子奇 刘聪 董维金 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第2期140-143,147,共5页
[目的]无线通信技术具有灵活性高、适应性强的特点,能够有效解决有线网络在高速列车运行环境中的诸多问题。但由于高速列车运行环境比较复杂,无线通信技术在该领域的应用仍面临很多挑战,需要对此进行深入研究。[方法]介绍了本次测试的... [目的]无线通信技术具有灵活性高、适应性强的特点,能够有效解决有线网络在高速列车运行环境中的诸多问题。但由于高速列车运行环境比较复杂,无线通信技术在该领域的应用仍面临很多挑战,需要对此进行深入研究。[方法]介绍了本次测试的硬件系统,阐述了NDT(网络传输时延测试仪)的构成及待测网桥设备的具体规格。设置了工况1(楼道环境)、工况2(贴近地面)和工况3(有铁门阻挡)3个模拟环境工况,采用测试软件得到了3个工况下信号吞吐量、无线通信单程传输时延的测试数据。对测试数据进行了分析,找出无线信号在3个工况下的传播特性和潜在干扰因素。[结果及结论]3种工况对无线信号传输的信号吞吐量和传输时延均有一定程度的影响,车厢间的金属物质会对无线电波产生显著的屏蔽效应。工况1下无线信号的表现最优,工况2次之,工况3最差。 展开更多
关键词 高速列车 列车网络控制系统 无线通信 信号吞吐量 传输时延
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高速动车牵引电机组故障特点及可靠性分析 被引量:1
7
作者 刘硕 李刚 齐金平 《机械设计》 北大核心 2025年第2期102-109,共8页
高速动车牵引电机组是动车组的动力核心部分,其可靠性对动车组的安全运行至关重要,因此,文中针对高速动车牵引电机组的可靠性进行了研究。利用电机组的故障文本数据进行分析,绘制了各单元及高频故障的分布曲线,分析了各组成单元的故障... 高速动车牵引电机组是动车组的动力核心部分,其可靠性对动车组的安全运行至关重要,因此,文中针对高速动车牵引电机组的可靠性进行了研究。利用电机组的故障文本数据进行分析,绘制了各单元及高频故障的分布曲线,分析了各组成单元的故障致因及高频故障的分布特点,建立了牵引电机组故障树模型,求出1×10^(6) km故障概率;将故障树模型转化为贝叶斯网络,采用故障概率和失效率求出了贝叶斯网络的后验概率;使用后验概率进行重要性排序,找出了系统的薄弱环节和可靠度较小的故障,验证了用贝叶斯网络分析电机组可靠性方法的有效性。据此研究,动车组在维修检修过程中可根据其重要性排查故障情况并制订检修策略。 展开更多
关键词 高速动车 牵引电机 贝叶斯网络 故障树
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车底运用效率优先的高铁区域路网运行图自动编制方法 被引量:1
8
作者 郭一唯 周文梁 张新 《中国铁路》 北大核心 2025年第3期126-132,共7页
高铁区域路网包括城际铁路、中长距离干线通道和区域内支线运输网络等,需要结合其运力供给和市场需求特征,研发定制化的运行图自动编制方法。在车底运用效率优先的条件下,将区域路网运行图编制问题分解为动车组交路方案自动编制、方案... 高铁区域路网包括城际铁路、中长距离干线通道和区域内支线运输网络等,需要结合其运力供给和市场需求特征,研发定制化的运行图自动编制方法。在车底运用效率优先的条件下,将区域路网运行图编制问题分解为动车组交路方案自动编制、方案图自动生成和运行图冲突自动疏解3个子问题处理。基于贪心策略和半随机搜索机制,提出一种面向区域路网的动车组交路方案自动编制方法。结合基于列车差异化处理规则的方案图生成方法以及带交路约束的运行图冲突疏解算法,完成案例路网运行图自动编制实验。实验结果表明:提出的方法在运行图编制效率和质量、动车组运用效率等维度基本可以达到人工编制的水平,具有一定的应用潜力。 展开更多
关键词 高铁区域路网 车底运用效率 动车组交路 列车运行图 冲突疏解
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基于自适应采样的超级传播者检测算法
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作者 孙靖宇 黄河 +1 位作者 孙玉娥 张博宇 《计算机科学》 北大核心 2025年第8期393-402,共10页
在高速网络环境中,超级传播者被界定为那些具有大量连接的主机或设备。准确的超级传播者检测在网络监控、安全分析及流量管理等多种应用中起着至关重要的作用。基于Sketch的可逆算法因具有卓越的内存效率与从内部结构中恢复超级传播者I... 在高速网络环境中,超级传播者被界定为那些具有大量连接的主机或设备。准确的超级传播者检测在网络监控、安全分析及流量管理等多种应用中起着至关重要的作用。基于Sketch的可逆算法因具有卓越的内存效率与从内部结构中恢复超级传播者ID的能力,受到了广泛关注。根据应用需要,通常将同一台主机或设备发出或接收的所有数据包抽象为一条流。在高速网络中,流的分布通常高度偏斜,仅有少部分流为大流,绝大多数是小流。然而,现有研究的内存结构设计无法高效地适应高度偏斜的流分布,使得内存资源利用率较为低下。为此,设计了一种基于自适应采样的超级传播者检测算法AS-SSD(Adaptive Sampling Based Super Spreader Detection),该算法通过一种基于寄存器共享的自适应采样策略,弥补了上述不足。AS-SSD首先将到达的流元素映射到一个寄存器数组中,使得小流仅使用少量寄存器,而越大的流使用越多的寄存器,从而适应偏斜的流分布;接着,将所有流的元素映射到一个寄存器数组中,使得小流仅使用少量寄存器,大流使用更多的寄存器,从而适应偏斜的流分布;然后,利用自适应采样策略动态调整不同规模流的元素采样概率,在保证精度的前提下,减少大流对寄存器的占用,进一步提升内存资源的利用效率。实验评估显示,AS-SSD在维持高吞吐量的同时,在超级传播者检测任务中展现出了更高的检测准确度,相比目前最先进的算法,最高可以将F1值提高0.609以上。 展开更多
关键词 流量测量 超级传播者检测 高速网络 自适应采样 SKETCH
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长三角高铁网络变化与旅游经济联系耦合效应研究
10
作者 郭丽佳 章锦河 +3 位作者 陶洁怡 董盈嘉 杨良健 李爱青 《地域研究与开发》 北大核心 2025年第5期100-107,117,共9页
高铁网络与旅游联系的协同发展关乎地区旅游一体化发展命脉。基于长三角城际铁路网络,以高铁开通前后(2007年和2019年)为时间节点,运用加权平均旅行时间与修正引力模型评估铁路交通可达性与旅游经济联系强度,并用规范耦合协调模型评估... 高铁网络与旅游联系的协同发展关乎地区旅游一体化发展命脉。基于长三角城际铁路网络,以高铁开通前后(2007年和2019年)为时间节点,运用加权平均旅行时间与修正引力模型评估铁路交通可达性与旅游经济联系强度,并用规范耦合协调模型评估铁旅系统的协同发展水平。结果表明:(1)高铁开通带来的时空收敛效应,显著增强了铁路交通的可达性,弱化了空间差异,尤其对苏北、浙南、皖西一带优化效应明显;(2)旅游经济联系及其总量加强,中心性减弱,形成“核心-边缘”式渐变的旅游经济联系网络;(3)铁路网络可达性与旅游经济联系的耦合协调度整体呈现上升、均衡化态势,但大部分城市居于旅游系统相对滞后的状态。研究可为长三角高铁交通网络布局与旅游发展规划提供理论依据与实践参考。 展开更多
关键词 高铁网络 可达性 旅游经济联系 耦合协调 长三角
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区位优势视角下高速铁路网络的旅游经济增长效应及作用机制研究
11
作者 孔令章 仇韪 白洋 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第7期169-181,199,共14页
利用2008—2022年281个地级及以上城市面板数据,结合连续型双重差分(DID)模型和社会网络分析法,在区位优势视角下检验高速铁路网络对城市旅游经济增长的影响。研究发现:高速铁路网络对城市旅游经济增长具有显著的促进作用,点度中心度、... 利用2008—2022年281个地级及以上城市面板数据,结合连续型双重差分(DID)模型和社会网络分析法,在区位优势视角下检验高速铁路网络对城市旅游经济增长的影响。研究发现:高速铁路网络对城市旅游经济增长具有显著的促进作用,点度中心度、接近中心度、中介中心度每提升1个单位,城市旅游总收入分别提升0.0573,0.0979,0.0925个单位。高速铁路网络对城市旅游经济增长的促进作用存在异质性,且表现出一定程度的“锦上添花”特征。人口流动、产业集聚和合作创新是高速铁路网络产生旅游经济增长效应的主要作用机制。研究为交通部门合理规划高速铁路网络布局提供技术支撑,也为交通与旅游深度融合提供有效参考。 展开更多
关键词 高速铁路网络 旅游经济增长效应 连续型双重差分模型 社会网络分析 区位优势
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大风灾害下高速铁路网络脆弱性评价研究
12
作者 尹婷 王朝静 +2 位作者 周旋 杨芙蓉 马小平 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第8期192-200,共9页
为评估我国高速铁路网络的抗灾能力,以大风灾害为例,以高速铁路站点所构成的网络为研究对象,以复杂网络理论为基础,从网络的连通性能和服务性能2个维度提出大风灾害下高速铁路网络脆弱性评价模型。模型以真实风灾数据为基础,对风灾诱发... 为评估我国高速铁路网络的抗灾能力,以大风灾害为例,以高速铁路站点所构成的网络为研究对象,以复杂网络理论为基础,从网络的连通性能和服务性能2个维度提出大风灾害下高速铁路网络脆弱性评价模型。模型以真实风灾数据为基础,对风灾诱发的降速、停运2种风险场景下,单一站点能力受损后高速铁路网络整体联通性的变化进行量化分析,从而对高速铁路网络整体脆弱性水平进行评估。研究表明,我国高速铁路网络脆弱性整体表现良好,失效后对网络综合脆弱性影响排名前2位的是广州南站和南京南站。同时,相比于降限速状态,铁路停运状态下江浙沪地区服务性能脆弱性显著增加,对网络服务性能造成显著压力,其次是华北、东北地区。 展开更多
关键词 高速铁路 复杂网络 网络脆弱性评价 服务网络 大风灾害
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基于虚拟阻抗的车网耦合系统低频振荡抑制
13
作者 逯华 王喜莲 +1 位作者 周锦晗 何婷婷 《电工技术学报》 北大核心 2025年第11期3381-3394,共14页
高速铁路车网耦合系统电压低频振荡多发生在多台动车组同时轻载启动工况下,严重时会触发牵引网牵引闭锁,威胁高速铁路的运行安全。针对高速铁路低频振荡问题,该文以CRH3型动车组为研究对象,推导了车网耦合系统阻抗模型,对车网耦合系统... 高速铁路车网耦合系统电压低频振荡多发生在多台动车组同时轻载启动工况下,严重时会触发牵引网牵引闭锁,威胁高速铁路的运行安全。针对高速铁路低频振荡问题,该文以CRH3型动车组为研究对象,推导了车网耦合系统阻抗模型,对车网耦合系统稳定性进行了分析,得出了系统的临界稳定条件;提出一种基于虚拟阻抗的低频振荡抑制方法,通过在动车组四象限变流器控制策略中引入并联虚拟阻抗来校正负载子系统的阻抗特性,提高系统稳定性,抑制系统低频振荡。该文还设计了一种虚拟阻抗的自适应控制方法,可以针对不同工况自适应调节虚拟阻抗参数,提升了抑制方法的适应能力。通过仿真和实验验证了所提抑制方法的有效性。 展开更多
关键词 高速铁路 车网耦合系统 低频振荡 虚拟阻抗 自适应控制
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高速飞行器自组网快速高效加权分簇算法
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作者 张琳权 任智 +2 位作者 杨建军 王淮 张伟 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第3期888-894,共7页
针对高速飞行器自组织网络中组网时间较长、维护开销较大、网络恢复较慢等问题,提出了一种快速高效的加权分簇算法。该算法与现有的加权分簇算法进行了比较,对平均节点间距离、平均移动相似度以及节点度三个指标进行了改进;针对梯度抑... 针对高速飞行器自组织网络中组网时间较长、维护开销较大、网络恢复较慢等问题,提出了一种快速高效的加权分簇算法。该算法与现有的加权分簇算法进行了比较,对平均节点间距离、平均移动相似度以及节点度三个指标进行了改进;针对梯度抑制导致的组网周期延长问题,优化了现有的组网流程;针对备用簇首维护开销较大的问题,提出了一种高效备用簇首选举和跨层通告机制;针对簇首节点突发损坏的情况下,簇成员反应较慢的问题,提出了一种簇成员快速响应切换机制。通过OPNET软件进行仿真模拟,该算法在组网时间、控制开销及恢复时间等指标上,相较于现有加权分簇算法均有一定提升。仿真结果表明,该算法能够有效提升网络性能,更加适用于复杂环境下的高速飞行器自组织网络。 展开更多
关键词 高速飞行器自组网 分簇算法 簇维护 快速恢复
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成网条件下的动车组交路计划编制方法
15
作者 李亚轩 聂磊 谭宇燕 《铁道学报》 北大核心 2025年第10期11-22,共12页
在高速铁路成网运营条件下,针对动车组固定配属模式下的灵活检修需要,提出合理调配动车组的动车组交路计划编制方法。综合考虑动车组运用条件、检修要求、车站驻留能力及动车所检修能力等约束条件,根据动车组时空接续规则与空车调拨条件... 在高速铁路成网运营条件下,针对动车组固定配属模式下的灵活检修需要,提出合理调配动车组的动车组交路计划编制方法。综合考虑动车组运用条件、检修要求、车站驻留能力及动车所检修能力等约束条件,根据动车组时空接续规则与空车调拨条件,构建动车组接续网络图。以动车组使用数量、空车调拨里程、总检修次数和非配属动车所检修次数最小为目标,建立动车组成网运行条件下动车组交路计划编制模型。结合模型特点,设计基于松弛算法的启发式算法求解模型并用算例验证算法有效性。以京沪高铁及周边路网为案例,分别在动车组回配属动车所检修和灵活检修地检修两种条件下编制动车组交路计划,结果表明:少量动车组灵活检修地检修可有效提高动车组利用效率,降低动车组运用成本。 展开更多
关键词 高速铁路 动车组交路计划 成网 整数规划 启发式算法
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基于GASF多通道图像时序融合的高速列车横向减振器故障诊断
16
作者 李刚 秦永峰 齐金平 《振动与冲击》 北大核心 2025年第15期144-152,191,共10页
由于高速列车在运行的过程中悬挂系统产生的振动信号是典型的复杂度高,耦合性和不确定性强的非线性信号,为弥补一维信号在故障诊断时的局限性,利用格拉姆角场(Gramian angular field,GAF)处理时间序列信号的敏感性以及对非线性信号的适... 由于高速列车在运行的过程中悬挂系统产生的振动信号是典型的复杂度高,耦合性和不确定性强的非线性信号,为弥补一维信号在故障诊断时的局限性,利用格拉姆角场(Gramian angular field,GAF)处理时间序列信号的敏感性以及对非线性信号的适应性,提出了一种基于一维(1D)时序信号和二维(2D)格拉姆角和场(Gramian angular summation field,GASF)特征融合的卷积神经网络结合门控循环单元网络融合多头自注意力机制(1D-2D-CNN-GRU-MSA)的故障诊断方法。首先,将一维的时序信号编码为二维的GASF图,再分别将一维的时序信号与二维的GASF图同时送入到两条并行的网络支路中,其中:一路为图像输入经卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)提取GASF图像的特征;另一路将一维的故障波形直接输入经门控循环网络单元(gated recurrent unit,GRU)提取时序特征,通过多头自注意力机制(multi-head self-attention,MSA)将二维图像特征和一维时序特征进行特征重点强化并降维融合,最后通过Softmax层对高速列车横向减振器故障进行分类。仿真试验证明,不同工况下1D-2D-CNN-GRU-MSA模型比两种主流模型进行高速列车横向减振器故障识别的准确率高。 展开更多
关键词 高速列车 格拉姆角和场(GASF) 卷积神经网络(CNN) 多头自注意力机制(MSA) 门控循环单元(GRU)
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基于经验约束神经网络的高速铁路路基累积变形预测研究 被引量:1
17
作者 邓志兴 徐林荣 +2 位作者 李永威 王武斌 苏谦 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第2期469-484,共16页
掌握高速铁路路基变形发展对变形病害的控制与运营管理意义重大。目前,机器学习方法被广泛应用于累积变形预测,而传统机器学习路基累积变形预测模型存在时间分布外泛化性差的弊端。因此,提出一种基于经验约束神经网络(ECNN)的高速铁路... 掌握高速铁路路基变形发展对变形病害的控制与运营管理意义重大。目前,机器学习方法被广泛应用于累积变形预测,而传统机器学习路基累积变形预测模型存在时间分布外泛化性差的弊端。因此,提出一种基于经验约束神经网络(ECNN)的高速铁路路基累积变形预测方法。首先,基于工程现场或室内试验数据构建路基累积变形预测数据集,并划分为训练集和测试集;其次,基于训练集建立神经网络模型,综合测试集上的预测精度与误差、预测不确定性2个层次结果,确定最优神经网络预测模型;最后,利用最优神经网络模型驱动路基累积变形的数据信息,并以损失函数修正的方式嵌入累积塑性应变关系曲线(经验信息),实现对最优神经网络模型参数和损失函数的约束,完成ECNN模型构建。案例分析表明:双向门控循环单元(Bi-GRU)模型为最优的神经网络预测模型,拟合优度R~2达到0.972 59,扩展不确定性U_(95)和标准化平均差f_(smd)仅为0.015 6、0.181 09;相较于Bi-GRU模型,ECNN模型在预测精度与误差、预测不确定性2个层次均更优,表明考虑经验信息约束的ECNN模型具备更强的预测性能;ECNN模型相较于Bi-GRU模型具有优异的时间分布外泛化性能,当训练集覆盖的时间跨度较小时,可有效提高累积变形的预测精度。研究成果可为高速铁路路基累积变形预测提供新参考。 展开更多
关键词 高速铁路 累积变形预测 经验约束神经网络 神经网络 累积塑性应变关系
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基于混合神经网络的高速铁路地震预警方法
18
作者 朱景宝 孙文韬 +3 位作者 周学影 姚鹍鹏 李山有 宋晋东 《铁道学报》 北大核心 2025年第3期178-190,共13页
破坏性地震对高速铁路安全会造成严重的影响。为使高速铁路地震预警系统快速获得可靠的Ⅰ级地震警报,基于日本K-NET台网记录的强震动数据,提出一种基于震级阈值(M=5.5)和峰值地震加速度阈值(PGA=40 cm/s^(2))的深度学习高速铁路现地阈... 破坏性地震对高速铁路安全会造成严重的影响。为使高速铁路地震预警系统快速获得可靠的Ⅰ级地震警报,基于日本K-NET台网记录的强震动数据,提出一种基于震级阈值(M=5.5)和峰值地震加速度阈值(PGA=40 cm/s^(2))的深度学习高速铁路现地阈值地震预警方法。设计一种结合卷积神经网络、循环神经网络和注意力机制的混合神经网络架构,并在该网络架构的基础上,训练两个独立的模型,分别用于预测震级和峰值地震加速度是否超过阈值。同时,根据震级阈值和峰值地震加速度阈值设置4个警报预测级别。基于混合神经网络模型对震级和峰值地震加速度的预测,每个台站将发布相应的警报预测级别。警报预测级别4表示台站附近有高震级事件且存在潜在破坏。在P波到达后3 s,对于相同的测试数据集,和基线模型相比,混合神经网络模型对于震级预测和峰值地震加速度预测有更好的性能,且震级预测的准确率达到97.26%,PGA预测的准确率达到98.89%,警报预测级别的准确率到达96.31%。将该方法应用于2021年2月13日发生于日本福岛的7.3级地震,结果表明,在P波到达后10 s内,警报预测级别的准确率达到90%,平均预警时间超过19 s。 展开更多
关键词 高速铁路 地震预警 神经网络 震级 峰值地震加速度
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风电场与电气化铁路共同接入电网的谐波不稳定分析 被引量:1
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作者 刘静伟 吴思奇 +2 位作者 张乔 刘志刚 王浩宇 《电网技术》 北大核心 2025年第2期686-698,I0088-I0090,共16页
随着我国风电装机容量与高速铁路运营里程不断增长,部分地区出现风电场与电气化铁路共同接入电网公共连接点(point of common coupling,PCC)的情况,将会引发一系列谐波不稳定问题。针对此类问题,对风电场与多车接入牵引网耦合系统进行... 随着我国风电装机容量与高速铁路运营里程不断增长,部分地区出现风电场与电气化铁路共同接入电网公共连接点(point of common coupling,PCC)的情况,将会引发一系列谐波不稳定问题。针对此类问题,对风电场与多车接入牵引网耦合系统进行稳定性研究(为便于阐述,将牵引变电所、接触网与列车视为一个整体,称为牵引供电系统),建立了电网-牵引供电系统-风电场耦合系统导纳模型,并结合阻抗扫频验证了模型的准确性。接着分析了传输线路长度对电网-牵引供电系统-风电场耦合系统谐波稳定性的影响,并基于风电场、牵引供电系统的导纳Bode图进一步揭示了风电场和牵引供电系统交互影响的产生机理,并探究了耦合系统临界稳定时机车数量与风机数量比例条件。最后,基于Matlab/Simulink仿真和Starsim/HIL硬件在环仿真平台,验证了所建模型对电网-牵引供电系统-风电场耦合系统谐波不稳定现象研究的有效性和正确性。 展开更多
关键词 电网-牵引供电系统-风电场耦合系统 高速铁路车网系统 小信号稳定性分析 谐波不稳定
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基于GA-BP的三坐标钻高速电主轴热误差建模研究
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作者 梁林 张栋 +1 位作者 白永康 周浩光 《机床与液压》 北大核心 2025年第3期94-100,共7页
针对三坐标钻的高速电主轴非均匀温度场,提出一种基于遗传算法(GA)的BP神经网络建模方法。结合模糊聚类法和灰色关联分析法对三坐标钻高速电主轴的温度测点组合进行测量。通过分析按时间排列的电主轴温度测点序列和电主轴热误差序列,确... 针对三坐标钻的高速电主轴非均匀温度场,提出一种基于遗传算法(GA)的BP神经网络建模方法。结合模糊聚类法和灰色关联分析法对三坐标钻高速电主轴的温度测点组合进行测量。通过分析按时间排列的电主轴温度测点序列和电主轴热误差序列,确定神经网络的输入和输出参数,从而构建GA-BP高速电主轴热误差模型;在不同的高速电主轴转速下,将GA-BP神经网络模型、多元线性回归模型以及BP神经网络模型进行对比。结果表明:GA-BP神经网络热误差模型的预测精度优于多元线性回归法和BP神经网络建模方法,GA-BP神经网络模型在10000 r/min转速下的最大均方误差为0.0673μm,在12000 r/min转速下的最大残差为1.98μm。GA-BP热误差预测模型相较其他模型具有鲁棒性强、精度高的优点,该模型可以有效提高三坐标钻的加工质量。 展开更多
关键词 高速电主轴 GA-BP神经网络 热误差建模
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