基于Bi-LSTM模型的车载ATC设备故障诊断方法

以某地铁1号线车载列车自动控制系统设备故障记录数据为样本,提出了一种基于双向长短时记忆网络模型的车载列车自动控制系统设备故障诊断方法,利用Bi-LSTM网络的记忆特性,学习故障描述语句间的故障特征信息,提取其中的语义依赖,然后用未学习样本数据对模型验证,最后用十折交叉验证法计算模型精度,该模型的准确率为98.9%,故障诊断方法能够对样本故障进行准确分类。

浅谈城市轨道交通设备维修保养模式

列举陈述了城市轨道交通设备的现有维保模式,即事后维修、预防维修、预知维修,比较三种维修方案的优劣性及维修特点。根据运行设备的重要性及复杂程度将城市轨道交通系统中的设备分为三类,把这三类设备同维修方案联系起来,具有不同特性的维修方案应针对不同类型的设备,并在不同的维修方案中提出了相对应的模型,从经济性、安全性方面讨论了维保模型的适用性。维保模式能保证系统运行的安全,延长设备的使用寿命。

SSD网络算法模型在车辆轴型识别中的应用

为了在道路超限超载检测中实时准确识别出车辆轴型,提出了一种基于SSD卷积神经网络的车辆轴型检测方法。该模型基于特征图对车辆轴型进行识别,在VGG16-SSD的基础上加入二次训练的策略,得到优化后的SSD算法模型。模型经过优化后,收敛速度加快,损失函数降低了1%,检测能力提升,二轴车辆轴型的识别准确率达89%。优化后的SSD算法模型能够有效识别不同轴型的车辆,该模型能够满足公路非现场检测需要,检测能力和检测精度能满足公路超限超载检测。

城市轨道交通障碍物检测及列车控制技术

针对列车在高密度行车条件下运行环境安全问题,本文采用基于轨道旁的障碍物检测装置对轨行区内的障碍物进行检测与判断;采用应答器和基站作为障碍物检测结果信息传递的媒介;车载预警及控制系统根据接收到的障碍物检测结果信息控制列车作出相应动作,保障列车运行安全。经仿真分析和实验,证实了此系统的可行性,且障碍物检测精度高,列车控制性能好,可为城市轨道交通运行提供安全保障。

基于会展平台的大学生就业模式研究

随着经济增速的放缓和高校毕业生人数的不断增加,大学生就业形势正面临前所未有的挑战。2024届全国普通高校毕业生规模预计达到1179万,同比增加21万,这一庞大的数字加剧了就业市场的竞争压力。经济下行压力下,企业新增岗位需求减少,而毕业生数量的持续增长使得就业问题更加凸显。

利用会展进行高校文化传播的途径探索

高校文化是一所大学在长期发展中积淀下来的宝贵财富,是大学内涵建设和可持续发展的重要支撑。作为“两个一百年”奋斗目标的历史交汇期,我们正处在实现中华民族伟大复兴中国梦的关键时期。高校文化建设作为中国特色社会主义文化建设的重要组成部分,对于提升国家文化软实力、构筑国家文化安全屏障、促进高校内涵式发展具有重要作用。利用会展进行高校文化传播,是现代社会信息传播的一个重要途径,也是高校加强文化建设、传承优秀传统文化的有效手段。本文以“武汉商学院”、“北京理工大学”两所高校为例,从高校文化传播的现状及问题出发,对利用会展进行高校文化传播的途径进行探索,以期为新时期加强我国高校文化建设、传承优秀传统文化提供有益参考。