基于双池化的多层感知机光功率预测方法

[目的]针对地铁通信系统历史光功率数据缺失但历史相关数据充分的情况,提出基于双池化多层感知机模型的光功率预测方法。[方法]介绍了多层感知机模型和基于双池化多层感知机模型的结构和预测原理。基于成都地铁通信系统检测数据,通过试验对比分析了不同模型的预测结果,以及基于双池化多层感知机模型在不同变量下的预测结果。[结果及结论]基于双池化多层感知机模型具有较好的预测精度。在面对环境信息的多变性和时序信息的重复性问题,该模型能够分别使用最大池化(Maxpooling)和平均池化(Avgpooling)进行特征提取,有效利用数据信息对输入光功率进行预测;该模型充分考虑了地铁通信系统输入光功率受到的相关影响因素和数据的突变特点,能够有效解决光功率时常突变、难以预测的问题。

城轨云平台测试平台的系统功能与性能测试

城轨云平台承载多个应用系统,为保证城轨云平台项目的顺利实施,先进行多专业全功能系统级城轨云平台测试,主要验证云平台及云平台承载的列车自动监控系统(ATS)、综合监控系统(ISCS)、乘客信息显示系统(PIS)、门禁系统(ACS)、集中告警系统(CAS)、自动售检票系统(AFC)、公务电话系统(PBE)、大数据挖掘等专业系统间接口、功能、性能等指标是否符合要求。验证业务系统在云平台上的兼容性和稳定性、故障场景下数据/应用级灾备的实现及恢复,以及云平台系统优化升级对业务系统影响,并动态展示城轨云平台技术及最新成果。