摘要：[目的]由于轨道交通各类设备的故障数据难以轻易获取,导致在开展故障诊断与预测等机器智能算法研究时缺乏充足的数据支持。为了满足轨道交通智能运维对大量训练数据的迫切需求,有必要设计轨道交通转辙机模拟数据生成器并对其进行验证。[方法]对S700K型转辙机正常动作与缓变性故障的功率曲线特征进行了分析,并探讨了故障发生原因。通过对比两种模拟数据生成方法,基于Borderline-Smote算法设计出转辙机模拟数据生成器,搭建转辙机模拟数据生成器平台,利用LSTM(长短期记忆)预测模型学习功率数据的时间序列特征,对生成的缓变性故障功率数据的峰值因子、标准差和方差等3个特征进行试验。[结果及结论]通过转辙机模拟数据生成器生成的功率数据训练出的LSTM预测模型,可以预测出S700K型转辙机的功率变化趋势。通过对比LSTM预测模型与周期性复制法计算得到的峰值因子、标准差、方差的均方根误差分别为0.3355、0.0239和0.0241,误差较小,证明转辙机模拟数据生成器的真实性及可行性。

摘要：用户基准负荷(CBL)是实施激励性补偿驱动的需求响应(DR)项目的关键因素之一.由于信息不对称,传统的基于历史数据的用户基准负荷估计会导致操纵问题,从而影响需求响应项目的经济效率.基于机制设计理论,引入类型参数来描述用户的用电需求意愿;提出了信息不对称环境下,供电公司考虑用户参与约束和激励相容约束的需求订购模型及其求解方法,该模型能激励用户披露真实的基准负荷信息.最后通过算例仿真验证了所提出模型的有效性和合理性.

摘要：移动通信中的短消息业务以其方便、可靠和价廉得到了广泛应用,本文在嵌入式Linux系统中,通过西门子MC35模块,实现了短信收发系统,该系统采用PDU短信模式,能支持中文短信。程序设计采用异步事件驱动方式,提高了系统的运行效率。嵌入式系统体积小巧,Linux资源开放,因此该系统经过二次开发,可方便地用于各种移动数据采集系统中。

摘要：将异步事件驱动并发模型运用于嵌入式Linux,可使程序占用系统资源少、运行效率高。本文介绍了以libcssl函数库中提供的串行接口函数,在嵌入式Linux的串行通信中实现异步事件驱动模型的方法,并以西门子MC35模块作为数据源,以GSM短信发送模块的实例说明串口通信程序的设计思路及其实现。

摘要：提出了一种基于嵌入式Linux的高性能多路数据采集软件模型,该模型采用ACE设计模式提供的体系架构,实现了异步事件驱动的并发处理,能支持事件多路分离,异步操作结束会触发事件句柄,再调用回调函数完成相应的数据处理任务。由于对数据源事件的监测、数据读取、多事件的处理等操作是由操作系统完成,该模型可以有效避免多进程同步机制系统开销较大的问题,从而提高嵌入式系统的多路数据并发采集能力。

摘要：在实施激励性补偿驱动的需求响应项目过程中,由于信息不对称,传统的基于历史数据的用户基准负荷估计会导致操纵问题,从而会影响需求响应项目的经济效率。采用机制设计理论,引入用户类型参数来描述不同用户的不同用电需求意愿,提出了信息不对称环境下,供电公司考虑用户参与约束和激励相容约束的需求订购模型,并给出了求解方法。该模型解决了需求订购中用户真实基准负荷的自愿披露问题,算例仿真验证了模型的有效性和合理性。

摘要：　文章考虑动态线性系统的时变参数是平稳的AR(1)变量,系统为时变的Laguerre模型时的传递函数估计的均方误差(MSE)。在缓慢时变和高阶模型下,利用Kalman滤波算法,得到MSE的近似表达式。最后得到了Kalman滤波算法的设计变量的最优解。

摘要：因为长期受资金短缺困扰，对中小企业来说，一看到”融资”二字就比较兴奋。在工程机械行业，融资租赁作为一种先进的融资方式逐步兴起，很多企业下意识地认为一定可以通过租赁公司这样的“准银行”解决资金短缺问题。这种理解其实不完全正确。

摘要：组态王作为监控组态软件在实现现场数据采集和监控系统方面有着非常大的优势,而MATLAB由于提供用户大量丰富的工具箱而在控制系统仿真中得到广泛应用,本文提出用两种数据通信技术DDE和OPC,能够实现两者之间的数据通信,这样便能够发挥二者优势,利用组态王实现数据采集、控制系统界面设计,利用MATLAB实现复杂的控制算法,使得用户能够方便快捷地开发复杂算法的控制系统。

摘要：云计算环境下核心服务器多类资源的配置问题一直受到有关专业人士的共同关注,笔者在本文中主要提出多维资源协同且聚合的虚拟机配置算法(MCCA)。此算法基于分组遗传算法,利用模糊逻辑和资源利用多维方差来主导各项控制参数,并通过设计以适应度函数控制搜索解空间。MCCA算法是一种轮盘赌法,主要对交叉选择和变异选择对比优化,从而获得接近于最优解的结果。从云计算环境下仿真实验的结果来看,MCCA算法对于多维资源的配置和保证资源的利用效率具有很好的效果。那么,下文将主要针对云计算环境下虚拟机资源调度策略展开深入浅出的研究与分析,仅作参考。