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公开(公告)号：CN109948204B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201910165009.0
申请日：2019-03-05
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种基于贝叶斯网的高铁接触网动态风险分析方法，该方法建立了高铁接触网绝缘子闪络的风险传播链模型，并对此风险链模型进行特征量－动态概率的动态数学建模，将其放在贝叶斯网络中进行计算，获得风险发生概率；运用客流密集度指数来确定时间、空间两个维度下风险动态严重程度，以基本时间粒度和车站作为获得实时监测数据的基本单元，以风险传播路径与传播过程作为客流密集度指数推算的原则，推算得到在列车延误不同时间所造成风险后果的严重程度；并将动态概率与严重程度相结合，根据风险评估矩阵即可得出风险链的动态风险水平。
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公开(公告)号：CN110222912A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910543806.8
申请日：2019-06-21
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种基于时间依赖模型的铁路行程路线规划方法及装置，该方法结合中国铁路网络实际情况，对标准时间依赖模型进行修改，改进后的模型可处理中国铁路网络中的最早到达、最少换乘和最短行程时间等问题；以此模型为基础建立基于时间依赖模型的空铁联运模型和空铁地联运模型；然后使用改进的时间依赖模型以及Dijkstra算法求解中国铁路最短路径搜索问题，通过选择Dijkstra算法的数据结构同时采用A*算法思想对算法进行加速，提高了算法效率；最后基于回溯思想将最短路径搜索算法修改为K优路径算法，实现中国铁路网络行程规划中最早到达K优路径、最少换乘K优路径、最短行程时间K优路径、票价最低K优路径问题的实时求解。
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公开(公告)号：CN106643982B
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201611081652.8
申请日：2016-11-30
Applicant: 清华大学
IPC: G01F23/296
Abstract: 本发明涉及一种基于声波共振频率的液位测量方法，属于基于声波反射原理的液位测量领域。该方法包括产生有效的扫频声波；采用时域快速共振点检测算法获取发射声波与液面反射声波的叠加声波在时域上的共振点；利用时域与频域对应关系，求得共振基频差，进而得到液面深度值。本发明方法在上述基于低频声波的共振原理基础上，采用时域分析方法确定共振频率，简单有效，具有高可靠性和良好的操作性，由于算法对硬件性能没有过高要求，大大降低了实际应用中的硬件成本，可广泛应用于声波液位测量仪。
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公开(公告)号：CN102033984B
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN201010543953.4
申请日：2010-11-12
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种基于区间型证据融合的旋转机械设备故障诊断方法，属于旋转机械设备故障监控与诊断技术领域。本方法基于对故障典型数据的统计分析，构造模糊隶属度函数集合，用该函数集建模故障档案库中的每个故障样板模式；用单个隶属度函数建模在线监测中提取的故障待检模式；将待检模式与各样板模式进行匹配，得到待检模式支持各故障的信度匹配区间；利用蒙特卡洛拉丁超立方体采样方法，给出从该信度区间中获取区间型诊断证据的方法；然后将这些证据融合，在一定的决策准则下，由融合结果进行故障决策，基于多证据融合结果做出的决策要比只凭借单一诊断证据做出的决策更加准确。
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公开(公告)号：CN102109848A
公开(公告)日：2011-06-29
申请号：CN201010605573.9
申请日：2010-12-24
Applicant: 清华大学 , 北京全路通信信号研究设计院
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种高速列车运行控制系统的可靠性增长测试方法，属于高速列车运行控制系统技术领域。本方法首先根据高速列车运行控制系统的体系结构建立用于系统可靠性瓶颈识别的随机自动机模型，然后基于该模型对高速列车运行控制系统进行可靠性瓶颈分析并计算高速列车运行控制系统的可靠度函数集，进一步地，基于可靠度函数集和高速列车运行控制系统可靠度增长测试过程模型，对被测高速列车运行控制系统进行可靠性增长测试。本发明所述方法解决了现有的可靠性瓶颈识别方法不能对高速列车运行控制系统功能可靠性有效识别的问题，基于本发明对被测高速列车运行控制系统进行可靠性增长测试能高效地提高系统可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101980220A
公开(公告)日：2011-02-23
申请号：CN201010515429.6
申请日：2010-10-15
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种基于近似概率转换的电路性能可靠性的估计方法，属于电子线路设计技术领域。对于给定的电路性能函数，将其输入变量表示为区间证据；将该区间证据通过性能函数映射到输出，获得输出量的区间证据；利用可传递信度模型中的近似概率转换，将输出变量的区间证据转化为近似累积概率分布；将该近似分布作为输出变量真实累积概率分布的近似，用其估计电路性能可靠度是否达到要求。本发明方法在区间采样次数确定的情况下，只需实施一次仿真过程即可得到置信水平为100％的确定性估计误差，在同样的估计误差下，本方法所需计算量远远小于已有的蒙特卡罗方法。
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公开(公告)号：CN119151106A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411311448.5
申请日：2024-09-19
Applicant: 清华大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0639 , G06Q50/40
Abstract: 本公开涉及城市轨道交通乘客服务质量优化方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括获取地铁路网在指定时段内的路网数据、客流数据、决策变量集以及引导策略集；根据路网数据、客流数据与引导策略集，确定乘客路径选择集；根据路网数据、乘客路径选择集以及乘客服务系数集，确定从各个起始车站去往各个终点车站的乘客的耐心度损失；根据乘客路径选择集，确定各个乘客所选择的目标乘车路径所需的等待时长；根据从各个起始车站去往各个终点车站的乘客的耐心度损失与等待时长，对决策变量集与引导策略集进行优化，得到目标决策变量集与目标引导策略集。由此，能够实现缩短地铁路网中乘客的等待时长与耐心度损失，提高地铁路网的乘客服务质量。
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公开(公告)号：CN119106765A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411203783.3
申请日：2024-08-29
Applicant: 清华大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F18/22 , G06N3/048 , G06F123/02
Abstract: 本公开涉及智能交通技术领域，尤其涉及一种基于图卷积神经网络的高速铁路列车晚点预测方法、装置及存储介质。所述方法包括：获取列车在前站的第一运行数据，前站为在列车的行驶线路上位于待预测的目标车站之前的n个车站，n为正整数，第一运行数据用于指示列车在前站的晚点情况和运行计划；根据第一运行数据，调用训练完成的晚点预测模型进行晚点预测，输出得到晚点预测结果，晚点预测结果用于指示预测的列车在目标车站的晚点情况，晚点预测模型为基于图卷积神经网络的模型。本公开实施例通过基于图卷积神经网络的晚点预测模型，实现了利用列车在前站的晚点情况和运行计划对列车在目标车站的晚点情况进行预测，提高了列车晚点预测效果。
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公开(公告)号：CN109766927B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN201811574962.2
申请日：2018-12-21
Applicant: 清华大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/23 , G06F18/2411 , G06F18/21 , B61L5/06 , G01R31/00
Abstract: 本发明提供一种基于混合深度学习的高铁道岔智能故障检测方法，该方法将结合深度学习自动特征提取及传统机器学习异常点检测的混合深度学习方法运用到道岔故障检测方法研究中，利用深度学习进行自动特征提取，形成了维度更小且更加抽象的特征数据，解决了特征提取过程依赖人工经验及聚类算法在高维数据下的计算困难问题；然后使用聚类算法结合专家知识选取正常数据簇，解决无法获得大量有标签数据问题；最后使用标注为正常的数据训练单分类支持向量机进行异常点检测并解决了道岔故障检测过程中无标签或标签不足的问题。
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公开(公告)号：CN114781776A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210089842.3
申请日：2022-01-25
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种能源互联网能量分配方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：基于能源互联网建立拓扑图；基于节点的能源负荷值和能源供应值，确定节点的能量冗余值，并基于能量冗余值，确定迭代传输能量值；基于共识算法，按照迭代传输能量值，对各节点的能量冗余值进行多次分布式平均，直至各节点的能量冗余值为零，并记录各边的能量传递值；基于边的容量约束与能量传递值，对边的实际能量传递值、与边对应源节点的能量冗余值，以及与边对应目的节点的容量值进行调整；以及基于调整后实际能量传递值、调整后源节点的能量冗余值，以及调整后目的节点的容量值，对各节点进行能量分配。通过本方法提高了能量分配的自适性和有效性。
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