摘要：基于高速铁路防灾系统精准性、实时性、高弹性、自主化、协同性、节能性发展需求,分析既有防灾系统运用现状及存在的缺乏架构支撑、效能不高等问题,开展云边交互机制在高速铁路防灾系统的适用性研究。基于云边交互机制,进行高速铁路自主式防灾系统架构设计,包括:应用不同功能在云端、边缘侧的分布模式,构建系统功能架构;运用8类应用场景下系统功能单元在云端、边缘侧的逻辑交互机制,构建系统逻辑架构;利用系统功能单元的物理实体映射、云边空间分布与交互关系,构建系统物理架构。采用包含预/报警准确率、事件响应时间、系统弹性、智能决策程度、数据共享率、能耗效率6个指标的评价体系,评估自主式防灾系统架构。结果表明:自主式防灾系统架构,可通过降低时延提升系统防灾响应能力,可通过逻辑重构保障局部失效情况下的系统整体效能,可通过边缘计算降低通信带宽需求,并为传感器部署、智能算法应用提供架构支撑。

摘要：新型冠状病毒肺炎疫情给人们的出行和日常生活带来了很大影响。目前我国疫情发展形势整体趋于稳定,但局部偶发性疫情的持续存在,使得疫情防控工作必须长期坚持不放松。在疫情常态化防控条件下,针对城市轨道交通列车开行方案编制问题,基于大小交路多编组模式展开研究,提出以各区间断面实际满载率与疫情防控标准满载率的偏差量最小,乘客出行时间成本及企业运营成本最低为优化目标,以运用车辆数、发车频率和通过能力等为约束条件的多目标优化模型。利用线性加权和法及阈值法将多目标模型转化为单目标模型,设计改进的和声搜索算法对模型展开求解,并分别与单一交路、单一编组的方案进行模型求解对比,与传统和声搜索算法、模拟退火算法进行算法求解对比。实例证明:较之单一类型的列车开行方案而言,多类型列车开行方案的满载率偏差更小,运营成本及乘客出行时间成本更低;较之传统和声搜索算法、模拟退火算法而言,改进的算法收敛速度更快,解的质量更优。因此,开行多类型城轨列车可以在兼顾企业和乘客双方利益的条件下,更好地实现疫情防控。模型和算法具有较优的求解质量和优化效率,可为运营部门的决策提供有价值的参考,降低疫情传播风险,保障社会经济正常发展。

摘要：为了应对突发传染性疫情对高速列车运输工作的影响,降低疫情在高速铁路旅客运输过程中扩散的风险,安全、高效地完成突发疫情条件下高速铁路旅客运输任务,对突发疫情条件下高速列车运行调整问题展开研究。在分析传染性疫情对高速列车运行影响的基础上,根据其严重程度,将车站所在地划分为“疫情爆发地”和“疫情发生地”。为压缩旅客在站内乘降时的接触时间,降低疫情传播可能性,针对车站所在地疫情的具体情况,分别采取增加列车追踪间隔、车站发到时间间隔及禁停等措施,设计疫情影响条件下列车到站追踪间隔和车站发到时间计算方法。以列车总晚点时间为目标,以列车在“疫情爆发地”车站禁停规则、在“疫情发生地”车站到达间隔、列车在区间最少运行时分、在站最少停站时分为约束,建立考虑旅客接触时间的高速列车运行调整模型。针对该模型,运用量子粒子群算法进行求解,得到了突发传染疫情条件下的列车运行调整计划,该计划准确响应了突发疫情条件下减少旅客接触的要求,并很好地控制了高速列车的总晚点时间。将计算结果与经典粒子群算法计算所得结果进行对比,发现计算效率提高12.54%。给出的算例计算结果证明了所建立模型的有效性和算法的高效性,所提出的方法可为突发疫情条件下的列车运行调度工作提供决策支持。

摘要：铁路智能运输系统(RITS)结构设计的实质就是确定RITS由逻辑框架到物理框架的映射关系。RITS是由若干要素组成的,选择RITS结构设计的要素,其中具有逻辑属性的要素是功能,具有物理属性的要素是子系统。收集来自体系框架中专家的知识经验,确定子系统和功能的对应关系。建立功能要素集合与子系统要素集合之间的关联矩阵、关联强度矩阵及其可达矩阵,从而确定系统的结构。RITS结构设计实例选取11个子系统和21个功能域作为设计要素,通过RITS结构设计方法以及模糊聚类方法对物理子系统进行重新划分,得到合理的物理子系统划分结果。

摘要：为了准确评估铁路大雪灾害风险,提出一种基于群决策层次分析法的铁路大雪灾害风险模糊综合评估模型。首先,详细分析铁路大雪灾害风险因子,建立铁路大雪灾害风险评估量化指标体系,采用改进的群决策层次分析法获得各指标权重;其次,引入和改进模糊综合评价模型,通过计算最大隶属度原则的有效度,综合采用级别特征值公式和置信度准则确定铁路大雪灾害风险评估级别;最后以某铁路区段为例进行风险评估。结果表明,模型合理可靠,能更准确地判定风险级别。