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铁路防灾减灾通信中北斗卫星系统与TMIS融合发展研究 被引量:4
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作者 孙远运 施卫忠 +3 位作者 何为 汪涵 乐建炜 吴宁 《中国铁路》 2019年第6期7-12,共6页
在简要介绍铁路防灾减灾应急管理系统的基础上,重点探讨利用北斗卫星系统(BDS)高精度快速定位和特有的短报文通信功能,将其与铁路行业防灾减灾服务需求相结合,应用到铁路线路、桥梁、隧道等基础设施的野外监测和管理中。同时,铁路北斗... 在简要介绍铁路防灾减灾应急管理系统的基础上,重点探讨利用北斗卫星系统(BDS)高精度快速定位和特有的短报文通信功能,将其与铁路行业防灾减灾服务需求相结合,应用到铁路线路、桥梁、隧道等基础设施的野外监测和管理中。同时,铁路北斗卫星通信系统首次将卫星通信方式引入铁路行业数据的传输链中,并创新性地打通了北斗卫星系统与现有铁路综合IT网(TMIS网)之间的数据交换机制,在移动信号实现覆盖的区域内,建立卫星数据与互联网数据的双向交换通道。 展开更多
关键词 北斗卫星系统 TMIS 智能监测 铁路防灾减灾
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基于无偏灰色残差理论的铁路客运量预测研究 被引量:10
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作者 吴华稳 《铁道运输与经济》 北大核心 2019年第5期121-126,共6页
铁路客运量作为铁路客运市场体系中的重要指标,反映铁路客运基本情况和发展水平,体现铁路在综合交通运输体系中的地位和作用。为了科学准确地预测"十三五"时期铁路客运量,在分析铁路客运量主要影响因素的基础上,构建基于无偏... 铁路客运量作为铁路客运市场体系中的重要指标,反映铁路客运基本情况和发展水平,体现铁路在综合交通运输体系中的地位和作用。为了科学准确地预测"十三五"时期铁路客运量,在分析铁路客运量主要影响因素的基础上,构建基于无偏灰色残差理论的铁路客运量预测模型。以24年铁路客运量数据为例,通过对比支持向量机SVM预测与RBF神经网络预测的结果,验证基于无偏灰色残差理论的铁路客运量预测模型预测精度较高,进而运用此模型预测铁路客运量未来5年的数据,为铁路客运生产组织和发展规划提供理论依据。 展开更多
关键词 铁路 SVM RBF神经网络 残差理论 客运量预测
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城轨交通客流安全监控与应急管理系统研究 被引量:6
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作者 王爱丽 《中国铁路》 2019年第2期114-119,共6页
结合城轨交通车站特有的管理需求和安全应急的相关规定,辅以先进的计算机视觉、数据处理和应急管理等技术,设计面向城轨交通的客流安全监控与应急管理系统,提出客流安全监控与应急管理系统的体系框架和软件功能架构。介绍其模块结构、... 结合城轨交通车站特有的管理需求和安全应急的相关规定,辅以先进的计算机视觉、数据处理和应急管理等技术,设计面向城轨交通的客流安全监控与应急管理系统,提出客流安全监控与应急管理系统的体系框架和软件功能架构。介绍其模块结构、工作内容及流程,并结合城轨监控对象和环境特征,采用结构体定义、WordNet词汇网和Lotus Hill Institute(LHI)标准,定义和设计监控主体和交通场景的数据结构,为城轨客流安全管理、突发事件下的应急疏散指挥提供基础支撑。 展开更多
关键词 城轨交通 客流安全监控 突发事件 应急管理 智能监控
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