城市轨道交通网络系统效率评价指标改进

为提高城市轨道交通网络系统效率评价指标的可比性和完备性,引入有效行程速度和有效客流密度的概念,改进了网络系统效率评价指标,并以重庆市中心城区2017年和2019年运营的城市轨道交通线网为例验证了改进后评价指标的科学性和可操作性。研究表明:既有评价指标由于显著受到线网服务范围的影响,且未体现网络的投入产出效率,无法直接作为网络结构优化的目标函数;改进后的系统效率评价指标能够综合反映剔除线网服务范围影响后的网络结构性能和投入产出效率,且存在理论上的最优值;平衡网络中节点换乘时间和路段行程时间,并适度加密城市核心区域的轨道交通线路和站点,是持续提升网络系统效率的2个重要手段。

网络安全态势感知标准在轨道交通经营管理云中的应用

针对轨道交通网络安全监测缺少体系性的管理文件和规范性的标准等问题,遵循GB/T 42453—2023《信息安全技术网络安全态势感知通用技术要求》,从技术、产品、服务、管理制度等方面对轨道交通经营管理网中的态势感知技术和管理体系进行整体规划和布局调整,形成标准化的指导文件和架构模型,提升公司经营管理全供应链的监测预警能力、网络运维效率,保障公司经营管理网下的网络安全,降低运营成本。

网络安全标准在轨道交通信息系统全生命周期的应用实践

案例将《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》和《信息安全技术信息系统安全运维管理指南》两项国家标准与信息系统的全生命周期管理相结合,并开发了新的标准应用模式:对相关标准开展条理化解析;建立与标准条款对应的管理基线;将管理基线逐条纳入全生命周期管理矩阵。这一模式不仅为轨道交通行业提供了安全管理的参考框架,更具有广泛的适用性。通过借鉴和应用上述防护措施与安全管理体系,其他行业/组织可以快速提升自身的网络安全防护水平,为信息系统的安全稳定运行提供有力保障。

基于数据融合的城市轨道交通大客流预警研究

为了降低因节假日或突发时间导致的客流拥堵,促进客运部门快速应对客流波动,提出了一种基于数据融合的城市轨道交通大客流预警方法。通过对客流参数预测信息进行融合,获得符合实际客流瓶颈点的参数信息,以完成轨道交通大客流预警。提出的方法利用动态贝叶斯网络,实现了历史数据与运输服务信息的融合。以城市假期期间五条线路每日客流量为例,通过对比实验验证了提出方法的有效性与准确性。

基于复杂网络的快速公交-轨道交通站点分级研究

为研究大运量交通站点精细化管理问题,构建复杂网络,分析站点分级。通过构建Space-L有向加权复杂网络模型,并基于站点客流提取节点强度、加权介数中心性、加权接近中心性以及加权PageRank4项指标,运用系统聚类方法进行站点分级。以厦门快速公交(BRT)-轨道双模式网络系统为研究对象,从复杂网络视角分析站点网络特征和层级关系。结果表明:1)在复杂网络模型下,网络站点可分为核心枢纽型、局部联系型、网络中转型、强网络传导型、弱网络传导型和网络尽端型6类。2)各类换乘站点呈现不同特点,单模式换乘站具有调节网络客流的能力,双模式换乘站具有吸引网络客流的能力,单-双模式结合的换乘站具有辐射网络客流的能力。3)在BRT-轨道交通网络的单模式站点中,岛内的BRT站点发挥效果优于轨道站点。文章提出的站点分级指标和方法能很好地揭示站点网络特性,有助于提高城市BRT-轨道网络系统运营效率。

轨道交通移动边缘计算网络安全综述

在环境复杂、乘客密集、高速移动的轨道交通场景中引入移动边缘计算(MEC)技术可满足其对低时延、移动性和海量连接等的需求。然而,MEC在改善轨道交通通信网络性能的同时也带来了安全挑战。首先对轨道交通通信网络和MEC进行了概述;然后讨论了MEC在轨道交通中的价值和轨道交通移动边缘计算网络的架构;接着分析了轨道交通移动边缘计算网络面临的安全威胁并提出了防护方案;最后提出了一些开放性问题,希望对后续的研究提供思路。

考虑灰色攻击的多制式区域轨道交通网络韧性评估

为有效刻画多制式区域轨道交通(MRRT)网络,提高其网络韧性评估的准确性,依据MRRT评估系统内不同子网络间的协同工作关系以及运输服务特征,基于复杂网络理论构建MRRT相依网络模型;兼顾网络拓扑结构和服务质量,从抵抗能力、吸收能力、缓冲能力和恢复能力4个维度构建网络韧性评估指标,改进了基于引力模型识别其关键站点的方法;因MRRT网络复杂度高,其遭受突发事件扰动的潜在攻击信息具有灰色特征,故使用Matlab模拟不同信息精确度α下的灰色攻击策略,探究α对MRRT相依网络韧性的影响。结果表明:MRRT相依网络具有无标度网络特征;基于引力模型识别关键站点,可提高网络节点关键性评价的准确性;降低灰色攻击的信息精确度α,可提高网络韧性,且α对网络韧性的影响存在阈值,当α∈(02,08)时,网络遭受攻击后的性能损失会随α的降低而减小,当α≥08∪α≤02时,降低α并不会对网络韧性有显著影响。

基于多任务学习的轨道交通短时客流预测研究

为了精准预测轨道交通的短时客流量,有效缓解城市交通拥堵,提出了一种基于多任务学习的轨道交通短时客流预测模型,该模型采用残差卷积神经网络和嵌套式长短期记忆神经网络提取客流的时空相关性,引入注意力机制加强模块对特征的提取效果。考虑轨道交通运营的特点,模型进一步选取列车运行特征、轨道交通站点周边公交站点以及兴趣点数据作为外部特征,以提高轨道交通短时客流预测精度。基于北京地铁历史客流数据,在10、30、60 min等多时间粒度场景下进行实验。结果显示,该方法通过多任务学习的方式建模分析站点进出站客流之间的相互影响,提高了模型的预测性能和泛化能力,为城市轨道交通短时客流预测问题提供了新的思路。

轨道交通户外站台门与列车间隙背景灯带图像分割算法研究

轨道交通在发车前需要清空站台与列车间隙,否则异物入侵会对乘客与列车运行造成安全隐患,基于背景灯带的异物入侵检测需要对灯带在图像中进行图像分割、提取、识别。针对在户外站台场景下,复杂背景和日光等因素为背景灯带提取带来困难的问题,提出一种无监督的图像分割算法。首先通过卷积神经网络进行特征提取,然后将特征图输入到后续分类器中对所有像素进行类别输出。在训练过程中,使用的损失函数从三方面进行设计:考虑特征相似度和空间连续约束、基于深度支持向量描述以及基于几何与光度增强。算法能够实现单样本无监督对神经网络参数进行调优。通过对某城轨站台真实数据采集及实验结果表明,本文提出的方法在与训练样本不同光照条件、拍摄角度条件下,对背景灯带进行分割的F1分数为78.47%;在性能优于其他方法的同时,耗时最多能减少97.1%;算法为基于背景灯带的异物检测方案提供一种行之有效的图像分割方法,为后续的异物自动检测提供基础。

轨道交通车-地数据多通道传输方式研究

[目的]随着轨道交通车辆投入使用得越来越多,数据的维护工作量也越来越大,原有的数据落地方式存在诸多弊端,需研究新的数据传输方式,以降低列车的故障率。[方法]通过对Wi-Fi和4G技术的比较,确定两种技术均可使用;考虑正线和车辆段都需要有网络,最终确定了3个通道,用以满足在不同工况下和不同地方都能传输数据;同时为了保证数据传输的安全性,设置了一些安全措施,防止通道被攻击。[结果及结论]经试验,证明了该方案可以有效可靠地将数据下载到地面服务器,且在1条通道故障的情况下,其他通道可以继续使用,不影响数据的下传。

轨道交通通信中TETRA技术的应用

为解决传统长期演进(long-term evolution,LTE)、分时长期演进(time division long-term evolution,TD-LTE)等通信技术方式数据传输稳定性差、无法通过专用信道进行信息传输且通信载频电波传播路径存在较大损耗的问题,本文针对轨道交通通信中泛欧集群无线电(trans-European trunked radio,TETRA)技术的应用进行了研究,研究内容主要包括TETRA技术发展概况、通信应用前景以及TETRA技术在轨道交通通信中的关键应用,如通信保障、列车调度和监控以及乘客信息服务。据此结合实际案例,设计城市轨道交通TETRA集群通信网络架构、通信方式、特色功能等,实现轨道交通通信时效性与通信质量同时最优的目标。研究表明,城市轨道交通通信在应用该技术后,波动稳定,数据传输安全可靠,轨道交通的通信时效性与通信质量都得到显著提升。

数字化技术引领城市轨道交通维保新模式

上海城市轨道交通作为上海公共交通的重要组成部分(其出行量已占上海公共交通出行量的70%),其运营效率和安全性直接关系到广大市民的出行体验和生活质量。随着城市化进程的不断推进,上海轨道交通网络的规模和复杂性也在不断增加,面对高密度、高运能的要求,传统的运营和维护模式已经难以满足当前的需求。

关于加快推进长三角港口资源整合和轨道交通互联互通的提案

习近平总书记在深入推进长三角一体化发展座谈会上指出,长三角区域要加快完善一体化发展体制机制。要加强各类交通网络基础设施标准跨区域衔接,提升基础设施互联互通水平。近年来,我国加快实施长三角一体化发展战略,加大区域内港口资源整合力度,优化港口布局,统筹基础设施建设,以实现长三角一体化高质量发展。但是,目前港口一体化发展机制不够健全,跨省域层面信息化互联互通有待加强;轨道交通互联互通有待提速增效,以实现高效无缝衔接多式联运等应用场景。

轨道交通行业网络空间安全现状与未来发展

随着网络技术的广泛应用,轨道交通行业关键基础设施面临着更为复杂的网络环境挑战;开展轨道交通行业网络空间安全发展研究,是实施网络强国战略的重要组成部分。本文阐述了轨道交通行业网络空间安全的基本概念与主要特征,从国外战略、国内战略、安全制度与规范等角度总结了轨道交通行业网络空间安全的宏观态势;着重从基础防护、强化防护、协同防护三方面梳理了轨道交通行业网络空间安全防护体系的发展现状,深入剖析了相应安全风险及成因,涉及传统网络威胁、数据攻击威胁的实际案例。研究认为,内外风险因素成为行业专网的双重威胁、传统网络架构制约安全与可靠性;研究建议,加强网络原创基础研究和体系化创新、构建行业网络安全自主可控产业链、深化行业网络安全运维管理、注重行业网络安全人才培养,以此提升轨道交通行业网络空间安全发展水平。

基于PHM技术的城市轨道交通车辆牵引系统智能运维研究

PHM系统的诞生始于20世纪90年代的军工产业,受到英美等国的高度关注。另外,数据储存技术也对 PHM 技术提供了必要的技术支持,如云端储存技术能够更高效、更广泛地存储数据。轨道交通关键设备的PHM技术在轨道交通车辆智能运维中扮演着关键角色,同时也是研究的重点与难点。PHM技术的主要功能和应用包括趋势追踪、故障预测、寿命追踪、残余寿命、信息管理、信息传输、资源管理以及状态监控。

东南亚轨道交通建设按下“快进键”

近年来,东南亚国家积极提速轨道交通网络建设。城市轨道交通方面,据不完全统计,到2024年印度尼西亚、马来西亚、泰国、越南等东南亚国家的城市轨道交通总里程将在1300公里以上。铁路方面,中老铁路和雅万高铁的开通对东南亚地区产生重要的影响,东南亚国家看到了铁路带来的机遇,希望铁路能够成为成为地区国家拉动经济增长、改善社会治理水平、提高投资竞争力的重要手段。

城市轨道交通运行风险演化网络动态仿真研究

为探究轨道交通事故中的重要风险类别,从风险演化角度出发,根据172起轨道交通运行事故,梳理出354条风险演化链,总结出35个风险因子,在此基础上基于复杂网络分析方法构建城市轨道交通运行静态风险演化网络。根据网络拓扑特征识别网络中高影响力的风险节点,并利用蓄意攻击失效的原理从单个节点失效与节点连续失效角度进行动态仿真,以探究风险对整个网络的影响程度。结果表明:静态风险演化网络属于复杂网络;列车脱轨、列车停运/延误、列车其他设施故障、暴力恐怖袭击事件、滞留、火灾和人员伤亡在网络中具备较高地位,属于轨道交通运行静态风险网络的中心节点;列车停运/延误、制动故障、列车其他设施故障和火灾节点的失效对轨道交通运行具有突出影响,当制动故障、列车其他设施故障均失效后,即连续失效节点数为2时,风险网络的网络连通度出现拐点。研究确定了影响轨道交通运行的关键风险,分析结果可为城市轨道交通运行安全管理及事故演化控制提供参考依据。

城市轨道交通超网络级联故障研究

轨道交通是城市综合客运体系的骨干网络,联系着城市主要客流集散点,其稳定高效的运行可以促进城市社会经济的可持续发展.首先,本文以线路为节点、站点为超边,构建了基于超图的轨道交通超网络模型,提出了线路功能评价指标;其次,基于客流构建了非线性负载-容量级联故障模型,提出了负载二次分配机制,讨论了容量控制参数与不同攻击策略对网络级联失效的影响,并通过网络效率结构指标与客流损失率功能指标量化网络鲁棒性;最后以上海轨道交通网络为例,验证了模型有效性与指标可靠性.结果表明,在不同状态下,容量控制参数具有最优值,可以使网络保持较强稳定性的同时,花费较小的建设成本;在最优参数α=0.9与β=0.95下,网络应对超度蓄意攻击的动态鲁棒性较随机攻击更强,说明合理增大节点容量可以显著提高网络鲁棒性;在静态网络结构中,介数在衡量节点关键程度方面最可靠,而在级联故障背景下,节点功能评价指标最可靠.

关联站点协同攻击下轨道交通网络脆弱性研究

为探究轨道交通网络多个关联站点受到蓄意攻击后网络的脆弱性以及不同攻击下影响的差异,量测分析多站点之间的关联性,给出关联站点协同攻击下轨道交通网络脆弱性量化方法,提出以脆弱性最大化为目标的攻击模型,通过免疫算法求解模型,得到最优攻击策略,并以上海市地铁网络为例,研究多站点协同攻击下轨道交通网络脆弱性。结果表明:多站点蓄意攻击下轨道交通网络脆弱性不仅取决于每个站点的重要程度,还取决于不同站点之间的关联性,尤其是空间位置关联性和乘客出行关联性。位于不同线路且客流量较大的多个换乘站点受到协同攻击下轨道交通网络脆弱性最高,占网络站点总数3.56%的多个站点同时受到攻击后,轨道交通网络性能损失最高可达63.61%。

基于5G上下行解耦架构的服务轨道交通低轨卫星网络性能分析

随着通信技术的发展,卫星通信特别是低轨(LEO)卫星通信将成为下一代移动通信系统的重要组成部分。此外,随着具有全面感知、传输可靠、智能处理的智能交通通信技术的兴起,基于LEO卫星网络的智能交通通信网络能有效解决智能交通领域特别是高铁高速移动性导致的通信质量下降问题,通过卫星下行链路的大区域覆盖可减少部分链路的切换次数,提升通信链路的可靠性,同时弥补部分地面通信系统特殊情况下容量不足的缺点。然而,虽然LEO卫星网络有覆盖范围大、吞吐量高、功能性强的特点,但由于卫星位置较高,受时延和功率的限制,地面移动用户较难受益于LEO卫星网络。为解决这一难题,提出在地面通信网络与LEO卫星网络混合组网场景中使用5G标准提出的上下行解耦技术,即地面移动用户上行通过地面基站传输,下行通过卫星传输。利用LEO卫星提供的高频谱、大覆盖服务,可以高效提高系统吞吐量与可靠性,同时满足终端设备的时延和功耗要求。通过建立模型比较解耦架构与非解耦架构下的排队时延和切换失败概率,分析比较两种架构的性能。仿真结果表明,解耦系统在业务高峰时段具有明显的性能优势。