地铁接触轨设备病害分析与整治

北京地铁采用接触轨供电的线路较多,在日常养护维修作业中,发现接触轨设备存在各种病害,对行车安全影响较大。由于高架线路较隧道内温差大,高架段接触轨病害也较地下接触轨病害多,因此对高架段钢铝复合上接触轨常见的弯头病害、膨胀接头病害、支座病害、防护罩病害以及轨缝病害的成因进行深刻剖析,并从设计、施工、养护等方面提出相应整治措施及建议,供同行业单位参考。

面向业务过程的时间预测方法

为了在充满竞争的社会环境中生存,企业必须实现高效的工作流程.为此,时间作为业务流程中的重要因素,在近几年得到了越来越多的关注.准确的时间预测对提高企业服务效率、降低运行成本,预防违规活动发生等具有重要意义.时间预测根据应用的场景分为业务过程的剩余时间预测,业务过程中某一个活动执行时间预测以及业务过程的违规预测三种类型.本文综述了近年来有关时间预测的研究成果,总结了时间预测技术面临的挑战,并在此基础上给出了未来的研究方向.

基于Stacking策略的过程剩余执行时间预测

为企业提供精确高效的业务过程剩余执行时间预测对企业合理安排后续计划有重要意义.为了体现各个基本活动以及活动之间存在的依赖关系对整体结果的影响,本文结合朴素贝叶斯、支持向量回归与长短期记忆网络提出一种基于Stacking策略进行模型融合的业务过程剩余时间预测算法.为了验证模型,将该方法应用于2017年荷兰银行贷款申请真实数据集中.实验结果表明,我们的方法与相关的业务过程时间剩余预测方法相比具有更高的预测精度以及更好的预测效果.

回归与矩阵分解的业务过程时间预测算法

随着信息技术的不断发展,企业的竞争也越来与越激烈,为了提高业务过程效率,业务过程时间预测在近几年得到了越来越多的关注.然而,现有的业务过程时间预测方法没有考虑隐因子对业务过程活动时间预测的影响.为此,本文提出一种结合回归与联合概率矩阵分解的时间预测方法.该方法结合上下文环境(可观测特征与不可观测特征)对活动执行时间进行预测,并将该方法应用于两种不同业务过程类型的真实数据集中.实验结果表明,我们的方法与相关的业务过程时间预测方法相比具有更高的预测精度.