简介:为准确计算动车组牵引能耗,提出BP神经网络模型和改进牵规法预测动车组牵引能耗。选取机车类型、坡度、目标速度、停站方案等8个因素作为动车组牵引能耗之BP神经网络的输入变量,建立3层BP神经网络模型。采用增加动车组运动方程和优化基本阻力公式方式对牵规法进行优化。利用正交实验法对动车组牵引能耗影响因素进行分析,并对111组数据进行模拟验证。研究结果表明:BP神经网络模型的误差在4.26%以内,改进牵规法的误差基本在10%以内,证明BP神经网络模型比改进牵规法模型能更好地预测动车组的牵引能耗,而且当目标速度增大时,BP神经网络模型的计算精度明显比改进牵规法的计算精度高;目标速度和坡度对牵引能耗有显著影响。
简介:铁路建设项目具有综合性强、关联性大等特点,对其涉及到的各利益相关者进行分类研究显得格外重要。结合文献研究和问卷调查法,利用SPSS统计软件,基于权益性、权力性和紧要性3个维度辨识出10类主要利益相关者。根据项目利益群体间的关系行为与原子运行趋势具有相似性的思想,通过建立铁路建设项目利益相关者的三维原子图谱模型,将10类主要利益相关者分为核心层、电子层和外核层的利益相关者。分析得出:不同层级的利益相关者之间存在忠诚和协调的纽带;具体表现为4种关系:协同、向心、跃级和集群关系;四者彼此联系,相互依存;原子图谱结构通过核心层利益相关者的带动,以及4种网络结构关系的拓展,最终实现项目建设的自主性和适应性。研究成果能为建设指挥部制定正确经营战略提供新的理论支持。