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公开(公告)号：CN110059941A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910257183.8
申请日：2019-04-01
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于分层递阶循环控制的城市轨道交通系统风险管控方法，属于城轨交通运行控制技术领域。该方法基于城市轨道交通历史运营事故数据，确定系统风险节点及各风险节点间的关联关系，构建事故关联网络；然后构建所述事故关联网络的风险控制目标函数；最后根据分层递阶循环控制理论，计算所述风险控制目标函数的熵值；利用所述熵值的最小值对应的风险控制策略对系统风险进行管控。本发明考虑了不同风险节点具有不同的属性信息，提供一种风险管控策略，提高了风险控制的精确度，使得风险链路在事故发生前被切断，降低了风险发生的几率，从全局的角度出发决策，能够有效协调系统各层级间的相互作用关系，得出最优的控制结果，实现系统安全。
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公开(公告)号：CN104240030A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410469304.2
申请日：2014-09-16
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种轨道交通路网动态安全风险评价方法，首先确定轨道交通路网动态安全风险评价动态指标体系，然后根据路网设备实时采集的数据计算各项动态指标值，最后基于区间二型模糊数和TOPSIS结合的新方法对轨道交通路网运营安全风险进行动态评价，更为精确地掌握轨道交通路网运营实时的安全状态，为相关管理人员的决策提供技术支持，对于提高决策质量具有非常重要的实际意义。
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公开(公告)号：CN103699785A
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201310687315.3
申请日：2013-12-13
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了轨道交通安全保障技术领域中的一种基于涌现和熵的城市轨道交通系统安全性的识别方法。包括：将事故影响要素作为网络节点，事故影响要素间的作用关系映射为连接边，构建事故影响要素集网络；事故发生后，确定事故在事故影响要素集网络中的演化路径；计算演化路径上的节点的安全可靠度；计算系统安全熵和归一化的网络结构熵，并根据系统安全熵和归一化的网络结构熵判别城市轨道交通安全性。本发明通过开展城市轨道交通系统安全性评判，为城市轨道交通安全决策与安全控制措施提供了理论依据。
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公开(公告)号：CN102226905A
公开(公告)日：2011-10-26
申请号：CN201110138484.2
申请日：2011-05-26
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了铁路应急管理技术领域中的一种铁路应急管理体系统计分析与评估模型。该铁路应急管理体系统计分析与评估模型给出了铁路应急管理统计与评估指标体系，通过填写调查问卷的形式得到各统计要素的数据，然后经统计计算得到统计指标值；采用因子分析评估模型，对多维数据降维后得到综合评估指标，计算评估对象得分，最终得到评估对象的排名结果，实现对应急管理工作的评估。本发明填补了我国在铁路应急管理工作方面统计和评估的空白，建立了定量的指标体系，使评估工作更加精确和客观。
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公开(公告)号：CN116844336B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202310868463.9
申请日：2023-07-14
Applicant: 北京交通大学
IPC: G08G1/01 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06F40/186 , G06Q10/0635
Abstract: 本发明提供了一种基于事故文本的城市轨道交通运营风险点综合辨识方法。包括：获取原始事故文本数据；建立城轨运营安全专业词库和事故规范化模板；进行事故文本数据规范化预处理；根据事故文本语义共现分析结果建立框架词语集合；基于TF‑IDF算法表征框架词语集合重要性，使用变异系数赋权法赋权；基于BTM主题模型进行关键词语及概率提取；计算面向文本语义的词语重要度；提出基于事故文本的城轨运营风险点综合辨识方法，并执行获取辨识结果。本发明方法能够针对城轨系统运营事故文本，完成运营风险点及风险值的有效辨识和提取，能够为组织实施城轨运营安全管理提供可靠支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117010442A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310998159.6
申请日：2023-08-09
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/047 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种设备剩余寿命预测模型训练方法、剩余寿命预测方法及系统，属于基于神经网络学习的设备寿命预测技术领域，基于设备原始退化数据集，进行特征值提取；计算Spearman相关系数作为特征值筛选的标准，选取相关性较大的若干特征值进行综合；基于主成分分析，对筛选出的若干特征值进行降维，构建设备健康指数；基于GRU神经网络，替换传统维纳过程中的退化函数，自适应学习设备的退化趋势；利用极大似然估计法，计算维纳过程中的扩散系数；构建设备剩余使用寿命的概率密度函数，该函数的数学期望值即为对设备剩余使用寿命的预测。对于复杂机电设备，能够根据退化数据实现对设备的剩余使用寿命预测，避免不必要的维修活动，提高设备的可靠性。
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公开(公告)号：CN116702896A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310740570.3
申请日：2023-06-21
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06N5/02 , G06F16/36 , G06F16/901 , G06Q50/30
Abstract: 本发明提供一种基于本体的城轨运营主动安全知识图谱构建方法及系统，属于城规交通运营维护技术领域，确定实体，定义实体间的关系的种类及关系类型；根据确定的实体、实体间的关系的种类及关系类型，构建城轨运营主动安全知识图谱本体模型；基于城轨运营主动安全知识图谱本体模型，进行典型事故场景的文本数据预处理，对文本进行主题挖掘获取关键风险信息；基于依存句法分析对典型事故场景的知识三元组进行抽取；以 作为其标准元组结构导入图数据库，完成面向典型事故场景的城轨运营主动安全知识图谱的构建。本发明提供的城轨运营主动安全知识图谱的构建方法，能够为更好地组织实施城轨运营安全管理及主动安全决策提供支持。
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公开(公告)号：CN115102763B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202210711457.8
申请日：2022-06-22
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供基于可信联邦学习多域DDoS攻击检测方法与装置，属于网络安全检测技术领域，利用区块链进行联邦学习参与方注册和初始信誉设定，等待并处理任务申请；申请通过后分别对本地联邦学习数据集进行预处理，利用预处理后的本地数据集对机器学习或深度学习方法进行训练，得到本地模型；将本地模型参数加密上传至聚合服务器生成全局模型，迭代训练生成最终全局模型；将任务的相关信息上传至区块链进行审计，利用智能合约计算综合信誉值并对参与方的信誉进行更新。本发明根据参与方的交互状态、数据状态和资源状态来计算参与方的综合信誉，在可信条件下联合多域训练DDoS检测模型，使每个域学习到所有域的DDoS攻击知识，提高了每个域对DDoS攻击的检测能力。
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公开(公告)号：CN115374606A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210905784.7
申请日：2022-07-29
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/18 , G06F17/16 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种复杂机电系统的故障传播诊断方法，主要包括：基于复杂机电系统内各部件间存在机械、信息、电气连接关系，构建面向复杂机电系统的拓扑网络模型；依据历史故障数据和复杂机电系统故障诊断手册，结合拓扑网络模型构建复杂机电系统故障传播网络；计算复杂机电系统的拓扑属性与功能属性，进而构建故障分步传播扩散模型，从而得到故障传播路径集；最终，构建不同故障传播路径的传播强度计算方法用以对故障传播路径的判断。本发明构建的故障诊断方法可以有效判别当某一部件发生故障后将会对哪些部件产生连锁影响，进而，针对这一系列部件进行提前维护可以有效的防止故障的蔓延，从而避免由于该故障所导致的经济财产连锁损失。
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公开(公告)号：CN115345442A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210872718.4
申请日：2022-07-21
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/06 , G06F16/901 , G06F40/30
Abstract: 本发明提供一种城市轨道交通车辆系统关键部件辨识方法及系统，属于城市轨道交通运用维护技术领域，构建城轨车辆拓扑网络模型；确定部件的功能重要度指标；确定基于拟拉普拉斯中心度的部件结构重要度指标；依据城轨车辆事故数据，建立城轨车辆系统事故专业词库；在马尔可夫状态转移思想的基础上，将城轨车辆系统事故专业词库的部件看作关键词，确定基于事故数据的城轨车辆部件关键性指标；基于功能重要度指标、结构重要度指标和关键性指标，辨识城轨车辆系统关键部件。本发明充分考虑城轨车辆运行中不同风险因素对部件的影响，从车辆的拓扑分析和事故文本两方面出发，辨识城轨车辆系统关键部件，为提升城轨车辆系统风险辨识提供可靠理论方法支撑。
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