基于长短期记忆网络的轨道交通短期OD客流量预测

为了更准确地掌握轨道交通客流在线网中的时空分布,更高效地匹配客流需求与运输能力,实现提高轨道交通运输效率、改善运营服务质量的目的,提出了一种基于长短期记忆网络的短期OD(交通起止点)客流量预测方法。以历史客流数据为基础,定性分析车站间OD客流量的时空相关性,利用回归分析法定量分析客流影响因素,筛选出运营时刻、运营日特征、最低气温3个时间特征。为提高预测精度,以长短期记忆网络为基础,结合时间特征,为每对起讫点单独构建预测模型,形成了基于长短期记忆网络的轨道交通短期OD客流量预测模型。以苏州市为例进行验证,结果表明,加入了时间特征的短期OD客流量预测模型较移动平均模型、仅利用历史客流数据训练的基于LSTM网络的短期OD客流量预测模型,预测结果与真实值之间的误差降低了6.27%~8.58%,所提出的方法和模型可为轨道交通运营部门制定列车运行计划、组织客运工作提供更准确的数据资料。

面向省级应急平台的突发事件案例库系统设计

突发事件案例是各种非常规突发事件发生后事件演变过程、应急处置和事后恢复与总结的真实记述。基于突发事件案例的特征和应急平台人工智能技术对案例的复用要求,根据系统工程的思想,设计了突发事件案例元模型、案例库组织模型、案例库主题词表、数据库系统及其高级应用方案。

一款售后短发动机设计开发

介绍了一款售后短发动机的设计开发,其中重点介绍了主体结构、蔽护专用件的设计及其装配技术要求。市场应用表明,售后短发动机对于售后整机赔偿成本的降低有着明显的作用。