7篇关于高速铁路的计算机毕业论文

今天分享的是关于高速铁路的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到高速铁路等主题,本文能够帮助到你

高速铁路建设工程施工质量管控系统的分析与设计

这是一篇关于高速铁路,施工质量,质量验收,管控系统的论文, 主要内容为随着高铁建设在全国范围内的普及,高铁工程质量也亟待推进标准化管控。工程质量是国家高铁建设发展的基本保证,涉及人民根本利益。其中,施工质量是标准化管控的重点,影响整个高铁项目是否达到验收标准。本文旨在实现高铁施工质量信息化管控,分析施工质量的影响因素,研究工序质量的控制流程和质量控制点的设置标准,通过系统分析设计,构建一个施工质量管控信息化系统,完成从项目施工到验收的全过程管控。本文主要内容如下:对施工质量管控需求的分析。构建检验批工程概念:以现场记录为基准,以检验批数据为中心,以现场多媒体数据为辅助,全面再现检验批工程的建设和验收流程,辐射其它相关功能。按“事前管控”、“事中管控”、“事后管控”对整个质量管控进行分析。“事前管控”包括分析工程管理的划分方式以及工程属性的类别并构建实体树模板,以及对检验批工程内的模板数据管理以及其他模板管理的分析。“事中管控”包括对施工中产生的所有工程数据管理的分析,包括对检验批工程数据的管理和其他数据的管理。“事后管控”对质量验收流程进行分析:检验批工程内的检验批质量验收记录表验收流程和现场记录表验收流程,以及单位分部分项工程质量验收记录表验收流程。系统功能中用户角色管理和权限分配的分析。对施工质量管控系统的设计。首先对系统整体架构和技术架构进行设计,对业务逻辑层、数据层等进行设计。然后是各个业务功能的设计,模板数据的管理设计,检验批质量验收记录表按特征管理,现场记录表按文件管理,其他表按结构管理;工程数据的管理设计;质量验收流程,所有记录表的验收流程的设计;系统权限的分配,给角色分配菜单权限,给用户分配角色数据权限等。最后对各个功能用到的数据库表进行了设计。系统实现与测试,对系统的实现进行了简单的介绍,系统采用B/S架构,利用Spring Boot框架并整合了MyBatis技术以及Activiti工作流引擎等。完成了从模板的预制到施工质量的验收全过程的功能实现,实现了施工全过程的管控。从系统的功能和性能上分别进行了系统测试,功能上的测试通过写测试用例验证是否满足需要设计,性能上的测试通过JMeter设置1000个用户访问网站进行压力测试,测试结果表明符合设计要求。

中国高速铁路旅客服务系统集成管理平台系统设计

这是一篇关于集成管理平台,高速铁路,旅客服务系统的论文, 主要内容为随着我国国民经济的不断发展,社会交通总量持续增长,铁路客运量呈快速增长态势。根据《中国铁路中长期发展规划》,中国未来要建设1.2万公里以上的高速铁路客运专线,因此,为适应高速铁路客运专线高速度、高密度、大客流的特点,为旅客提供便捷、高效、舒适的服务是旅客服务系统建设的重要目标,而其中集成管理平台则是旅客服务系统的核心。本文对中国高速铁路旅客服务系统发展现状、特点、存在的主要问题及发展趋势进行了分析研究。通过对国内既有车站旅客服务系统的调研和分析,结合国外旅客服务系统的先进经验,对旅客服务系统集成管理平台进行了业务实体分析,总结出旅客、工作人员对集成管理平台系统的不同需求及子系统的业务功能范围,并重新建立了旅客服务系统集成管理平台的业务模型。本文还提出了总体设计思想以及总体的技术路线,通过4+1视图法(逻辑视图、物理视图、数据视图、开发视图+业务场景)从不同的角度对集成管理平台进行总体设计,并完成了主要功能模块的系统设计工作,对我国铁路客运专线旅客服务系统集成管理平台的建设具有非常重要和现实的指导意义,对其它综合集成的解决方案的制订也具有一定借鉴作用。

多场景下高速铁路列车晚点分析与预测方法研究

这是一篇关于高速铁路,多场景下晚点预测,深度学习,特征工程的论文, 主要内容为随着我国高速铁路建设的不断完善,列车晚点对行车组织和车站运营工作的影响日益深远,晚点时间的精准预测是实现高速铁路智能调度指挥和运输服务水平提升的基础。但是,既有研究对特定晚点场景下的晚点规律描述不够明确,对晚点影响因素的分析和识别不够充分,预测模型的准确性和适用性有待进一步提升。因此,本文从高速铁路列车晚点传播过程出发,对多场景下列车晚点规律挖掘、影响因素识别以及预测模型构建展开研究。主要工作如下:(1)高速铁路列车晚点规律分析与影响因素识别。首先对数据进行预处理得到初始晚点和跨线列车晚点两个场景的原始数据集;进一步,通过聚类对初始晚点场景进行细分并对列车晚点规律进行分析,为晚点影响因素的选取奠定基础;最后构建了面向晚点影响因素识别的特征工程,使得影响因素维度最大降低了68.57%,解决了初始晚点场景下影响因素识别和预测模型特征集构建的问题。(2)构建考虑初始晚点的到达晚点预测模型。结合影响因素识别结果,对考虑初始晚点的预测问题进行了梳理,确定以下一站到达晚点时间为预测目标;其次,构建了基于改进深度神经网络(IDNN)的晚点预测模型,实现了多维影响因素输入下晚点预测效率的提升;最后使用初始晚点数据进行案例验证。结果表明:构建的特征工程使得预测模型精度最大提升了12.62%,训练时间最大缩短了54.85%,有效地识别出了初始晚点场景下的晚点影响因素;构建的IDNN模型预测性能均优于基线模型,实现了下一站到达晚点时间的高精度预测。(3)构建考虑跨线列车的到达晚点预测模型。在影响因素识别和下一站晚点预测模型构建的基础上,考虑到跨线列车晚点影响范围更广、需要实现的预测范围更大等特点,将多站到达晚点时间作为预测目标;结合跨线列车在车站的作业过程,进一步提取了跨线列车晚点的影响因素;为解决IDNN模型未能自动进行影响因素识别以及单一模型拟合能力有限的问题,建立了融合Embedded和Stacking的预测模型;最后使用跨线列车晚点数据进行案例验证。结果表明:相较于IDNN和其它基线模型,提出的预测模型性能更优异,更好地解决了多站到达晚点预测问题。(4)基于Django框架开发晚点预测可视化系统。将数据处理、特征工程和预测模型等过程的代码为后台算法,采用B/S架构和Python语言编写,使用Elementui和Pyecharts等开发前端可视化界面,将论文研究的晚点规律、影响因素识别和晚点预测等结果展现到Web端。图29幅,表25个,参考文献82篇。

高铁灾害监测数据可视化系统的研究与实现

这是一篇关于高速铁路,灾害监测,可视化,平行坐标,多维数据的论文, 主要内容为铁路沿线的风、雨、雪、地震等自然灾害是危害高铁安全运行的主要因素。我国建立了对应的高铁防灾网对铁路沿线的气象灾害以及异物侵限行为进行监测。但是,目前灾害监测系统里面的原始数据主要用于实时监测预警及事故分析,还未对其进行更为有效分析和利用。本文以高速铁路沿线的灾害监测数据为研究对象,以可视化的方式分析风、雨、雪灾害发生的时空规律和变化规律为目的,本文的主要内容工作如下:1.搭建了基于分布式的时间序列数据库。灾害数据有着来源广、规模大、质量差、结构单一、持续增长的特点,传统数据库难以满足灾害数据在存储和处理时序数据方面的需求。通过构建分布式的时间序列数据库,解决处理时序数据时降精度、聚合查询以及扩容方面的问题。2.针对现有平行坐标在多维数据可视关联分析上面的不足,提出了基于斯皮尔曼相关系数来生成平行坐标轴顺序的方法。该方法先通过计算数据集中任意属性之间的相关系数,然后根据贪心算法求解坐标轴排列的最优解,最后根据得到的结果绘制出推荐的轴顺序。实验表明,使用该方法后在平行坐标中进行多维数据可视关联分析,能够有效的帮助用户发现多维属性间的相关关系。3.设计并实现了高速铁路灾害数据可视化系统。系统提供时序图、平行坐标图、GIS地图、统计分析图等多种可视化方案,为用户提供了多视图的高铁灾害数据交互可视分析工具,为分析灾害时空规律和变化规律提供帮助,达到减灾防灾的目的。整个系统构以B/S架构,结合GIS和时序数据库等技术,利用互联网作为信息传输平台,将现场设备和数据中心有机地链接为一个整体。真正满足整个系统数字化、智能化,高资源利用以及可持续发展的要求。

基于预测性控车的高速铁路晚点自恢复策略仿真研究

这是一篇关于高速铁路,预测性控车,晚点自恢复,列车运行仿真的论文, 主要内容为随着高铁运营里程的增加、追踪间隔的减小以及行车密度的增大,我国高铁晚点尤其是短时间的晚点频发,对高铁的运营秩序以及旅客满意度均造成了不良影响。实现晚点的快速恢复,减少晚点影响的列车数量成为亟待解决的问题。论文通过分析前行列车晚点对后行追踪列车进站时间的影响,提出了预测性控车的高速铁路晚点自恢复策略。该策略可以有效降低后行追踪列车的进站时间,加速晚点恢复。设计并开发了基于预测性控车的高铁列车晚点自恢复仿真系统,运用该仿真系统模拟验证了预测性控车对加快结束高铁列车晚点传播进程的有效性。论文的主要研究如下:首先,分析了晚点对于列车进站的影响,引入了列车进站转换点的概念,分类计算了列车自转换点进站的时间;基于转换点对最速点进行了确定,并推导出了快速计算最速点的公式;计算分析了采用基于最速点的预测性控车对晚点恢复的影响,提出了基于预测性控车的晚点自恢复策略。之后,在列车动力学基本原理的基础上,构建了适用于仿真的基于线路分段的四层线路模型以及列车刚性绳体动力学模型,设计了控车曲线以及预测性控车曲线的计算方法,对准移动闭塞下的列车运行控制方法进行分析,构建了基于预测性控车的高铁晚点自恢复仿真模型。随后,分析设计了仿真系统的功能需求、总体及模块架构等内容,详细阐述了数据管理模块、高铁晚点自恢复仿真模块、结果展示与保存模块等三大模块的功能与界面设计情况,并在此基础上开发了基于预测性控车的高铁晚点自恢复仿真系统。最后,针对京沪铁路南京南-上海虹桥段,对采用CTCS-3级列控系统的CRH380A型动车组列车,施加一定到达或出发晚点后,使用上述开发的仿真系统进行模拟仿真运行,得到了列车在无预测性控车、有预测性控车两种模式下的列车到达和出发晚点的恢复情况,模拟结果验证了基于预测性控车的高速铁路晚点自恢复策略对短时间晚点具有较好的加速恢复效果,预测性控车时晚点恢复所需的时间约为无预测性控车时晚点恢复所需时间的80%左右。

基于SDN的高速铁路乘客身份认证及安全研究

这是一篇关于网络安全,DDoS攻击检测,SDN,高速铁路,无线认证的论文, 主要内容为随着网络安全态势的日趋复杂化,数据泄露和分布式拒绝服务DDoS(Distributed Denial of service)攻击等事件发生的次数越来越多。为了有效的防范危及网络安全事件的发生,研究人员应用软件定义网络SDN(Software Defined Network),为网络架构的设计、构建及管理提供了一种全新的方法。作为一种创新型的网络架构,SDN能将网络进行虚拟化处理,其核心技术是OpenFlow通讯协议,通过分离IP网络设备中的控制平面与数据平面保证控制器能对整个网络系统进行逻辑集中控制,同时实现了对网络流量的灵活控制,使网络作为管道变得更加智能化。与传统网络架构相比,基于SDN控制器所提供的可编程网络接口,不仅实现了对网络逻辑的集中控制,还能使管理与开发人员无需专注于底层网络管理,这样使得管理与研发人员能更容易方便地实现各种网络服务功能。SDN的全局视角和集中控制等特点为DDoS的攻击检测带来了新的启示,将实时监控的整个网络和每个节点的流量状况作为基础,通过数控分离和动态编程,为网络数据包的深入分析、监控、流量管理以及实时更新网络转发规则提供了便利。由于DDoS攻击会造成SDN中的控制器与转发器之间出现大量的协议交互,进而导致控制器负载因过重而无法为转发器提供集中网络管控的服务,影响整个SDN的正常运行。故针对DDoS检测机制中存在的预判性不足、支持协议少及实用性差等缺陷,本文提出了一种基于深度信念网络DBN(Deep Belief Network)的DDoS攻击检测方法。该检测方法是将Ryu作为SDN的控制器,利用Mininet仿真,模拟得到SDN的网络拓扑结构,并采用Wireshark软件收集并检测DDoS的流量数据包,从而建立高效的DDoS攻击检测系统。实验结果表明,该系统与传统系统相比,具有准确性更高,误报率更低,检测速率更快及易于扩展等优势。目前,高速铁路(High Speed Railway,HSR)已成为全球重要的交通系统。由于铁路系统的开放性和互连性,需要有效的网络安全,因此,为了防止可能危及安全和运营绩效的恶意威胁,如何为移动运营商提供可靠和持续的移动通信服务,对移动运营商及其用户而言是至关重要的。基于长期演进LTE(Long Term Evolution)标准和系统架构演进SAE(System Architecture Evolution),第三代合作伙伴计划3GPP(3rd Generation Partnership Project)定义了铁路长期演进(LTE-R)。由于高速铁路列车因无线连接存在着不可靠的问题,需要用户执行多次认证,导致通讯延迟和用户服务质量QoS(Quality of Service)的恶化。如何满足高速铁路列车日益增长的无线覆盖要求是确保高速铁路通信系统QoS要求的重点。为了提高QoS,以及目前很少考虑到的在高速铁路环境中出现认证失败等问题,本文提出了一种新的适用于高速环境下的后认证方法,该方法的认证架构是基于SDN原则,应用于出站LTE网关平台,其核心是允许乘客在后台执行身份认证的情况下也可访问Internet服务。在认证步骤中,用户设备(UE)使用EAP-SIM/EAP-AKA通过Wi-Fi接入点(AP)对AAA服务器(认证,授权和计费服务器)进行认证。与现有系统相比,本文提出的认证架构将有效的减少网络拥塞情况并缩短认证延迟时间。