基于深度学习的地铁站室内环境预测系统研究
这是一篇关于地铁站,卡尔曼滤波,空气质量预测,可视化系统的论文, 主要内容为地铁作为缓解城市交通拥堵问题的重要交通形式,在大、中型城市的公共交通系统中占据着越来越重要的地位。但随着乘坐人数的增多,地铁站室内空气质量污染的问题也越来越严重。因此,地铁站工作人员为了监测地铁站的污染物,安装了硬件环境传感器对污染物进行常规监测和测量。但是随着时间的推移,环境传感器可能会出现故障。那么有故障的传感器无法提供准确的数据并且会使得通风控制系统出现通风量不足或者过剩,最终导致地铁污染严重或能耗浪费。基于上述的一系列问题,本文提出可以搭建一套可视化系统。为了能够快速发现和应对地铁站室内空气污染问题,搭建一套可以使用历史空气质量监测数据来预测未来一段时间空气质量的可视化系统,这既可以为地铁站室内空气质量改善和防治带来一定帮助,又可以为地铁通风空调系统的有效控制提供数据支撑。本文主要工作如下:(1)本文设计地铁站室内空气质量数据采集系统并将卡尔曼滤波算法融入到该数据采集系统中来提高数据采集的精度。同时利用采集到的环境数据进行相关性分析,为接下来的空气质量预测做好准备。(2)针对地铁室内环境预测问题,本文提出了基于注意力机制的CNN-ILSTM的地铁环境预测模型。该模型通过对传统的LSTM网络进行改进,结合多个一维CNN和注意力机制,搭建混合深度学习框架。基于地铁站室内空气质量数据进行实验评估分析,实验结果表明该模型可以有效地预测空气污染状况。在基于混合深度学习架构研究基础上,本文进一步提出了一种基于TVFEMD-ISSA-LSTM的地铁室内环境预测模型。该模型采用改进的智能算法优化LSTM网络,结合时变滤波经验模态分解(TVFEMD)算法来构建预测模型。基于地铁站室内空气质量数据实验结果表明,该模型与前述混合深度学习模型相比,其空气污染预测性能更优。(3)以CNN-ILSTM-attention算法和TVFEMD-ISSA-LSTM算法为基础,结合Spring Boot、Java Sript、Vue和My SQL等技术,设计实现地铁站室内空气质量预测可视化系统。
地铁站综合智能维护管理系统的设计与实现
这是一篇关于地铁站,MVC,冷水机组健康度,硬盘故障预测的论文, 主要内容为目前,随着科学技术的不断发展进步,地铁站各项设备的构造越来越复杂并且集成度也越来越高,这导致了设备维修困难且维修费用高昂。传统的地铁站检修维护模式在客流量日益增加的今天也已经不够高效。地铁站综合智能维护管理系统主要目的是让地铁站设备的维护检修过程更加高效、准确预测设备老化程度和将要发生的故障,以便及时维护检修,从而提高地铁站的经济效益。本文主要研究地铁站综合智能维护管理系统的设计与实现。从系统主要功能上,分为通用功能模块和专业功能模块进行设计与开发。通用功能模块的设计采用基于B/S架构的SSM框架,数据库选用MySQL,并且采用了分层与模块化的设计方案,提高了系统的灵活性和可扩展性。专业功能模块的设计实现过程中使用相关数据挖掘手段,结合实际数据实现对地铁站内冷水机组进行健康程度评估和对磁盘阵列进行故障预测。论文主要设计与实现的模块有:(1)工作管理模块:为相关用户提供维护巡检等相关功能;(2)系统管理模块:为管理员用户提供对系统的基础管理功能;(3)冷水机组健康度算法模块:对冷水机组设备的健康程度进行评估,为冷水机组的检修维护提供参考;(4)硬盘故障预测算法模块:对将发生故障的硬盘进行识别,以便及时进行数据备份等工作。本文最后对项目进行测试,总结系统优缺点并对未来需要完善之处做出规划。目前,地铁站综合智能维护管理系统已在两条地铁线路上上线进行试运营。试运营结果表明地铁站综合智能维护管理系统的效果已到预期,可以为各大地铁站的用户提供高效便捷的服务,有效提高站点工作效率,节省维护检修成本,从而增加地铁站的经济效益。
地铁站综合智能维护管理系统的设计与实现
这是一篇关于地铁站,MVC,冷水机组健康度,硬盘故障预测的论文, 主要内容为目前,随着科学技术的不断发展进步,地铁站各项设备的构造越来越复杂并且集成度也越来越高,这导致了设备维修困难且维修费用高昂。传统的地铁站检修维护模式在客流量日益增加的今天也已经不够高效。地铁站综合智能维护管理系统主要目的是让地铁站设备的维护检修过程更加高效、准确预测设备老化程度和将要发生的故障,以便及时维护检修,从而提高地铁站的经济效益。本文主要研究地铁站综合智能维护管理系统的设计与实现。从系统主要功能上,分为通用功能模块和专业功能模块进行设计与开发。通用功能模块的设计采用基于B/S架构的SSM框架,数据库选用MySQL,并且采用了分层与模块化的设计方案,提高了系统的灵活性和可扩展性。专业功能模块的设计实现过程中使用相关数据挖掘手段,结合实际数据实现对地铁站内冷水机组进行健康程度评估和对磁盘阵列进行故障预测。论文主要设计与实现的模块有:(1)工作管理模块:为相关用户提供维护巡检等相关功能;(2)系统管理模块:为管理员用户提供对系统的基础管理功能;(3)冷水机组健康度算法模块:对冷水机组设备的健康程度进行评估,为冷水机组的检修维护提供参考;(4)硬盘故障预测算法模块:对将发生故障的硬盘进行识别,以便及时进行数据备份等工作。本文最后对项目进行测试,总结系统优缺点并对未来需要完善之处做出规划。目前,地铁站综合智能维护管理系统已在两条地铁线路上上线进行试运营。试运营结果表明地铁站综合智能维护管理系统的效果已到预期,可以为各大地铁站的用户提供高效便捷的服务,有效提高站点工作效率,节省维护检修成本,从而增加地铁站的经济效益。
基于WiFi指纹的地铁站内定位导航研究与设计
这是一篇关于WiFi指纹,地铁站,定位,导航,K-means聚类算法的论文, 主要内容为在当今我国经济不断发展的大环境下,城市的基础建设得到了大量的投入,更多的城市已经拥有了一套完善的地铁线路网络,带动了城市各区域的人流往来和经济互动,有效地缓解了地面交通压力。与此同时,更多的人们在选择出行的方式中倾向于地铁这种便利且快速的交通方式,但随着地铁线路网络的不断扩张以及地铁站内空间结构不断复杂化,用户在室内无法使用GPS定位服务的情况下,对地铁站内的空间布局依然处于传统指示牌引导的目测阶段。因此为了满足用户在地铁站内能有效提升出行效率和体验的要求,以及解决传统室内定位精度存在较大误差等问题,本文提出了基于WiFi指纹的地铁站内定位导航研究与设计。首先,本文对目前用于室内定位的主流技术与方法进行介绍,并根据目前地铁站内的部署情况,选用WiFi无线通信技术和信号强度指纹法作为在地铁站内实现定位的研究对象。并在建立指纹数据库的离线采集阶段采用高斯滤波和K-means聚类算法对数据进行预处理,解决了噪声数据对定位精度的干扰。在线定位阶段采用加权KNN算法对待测点与指纹参考点进行匹配,使待测点的估算坐标更加精准。在导航阶段中,分析与对比了Dijkstra算法和A*搜索算法,并采用A*搜索算法模型来实现地铁站内的导航。其次,本文对基于WiFi指纹法来实现定位导航功能进行系统设计,对系统的场景需求以及用户需求进行分析,设计出基于WiFi指纹的地铁站内定位导航系统的总体架构以及数据库各类信息表,另外对系统模块设计进行详细分析。最后,本文对基于WiFi指纹的地铁站内定位导航系统进行开发,选取实验场景和对区域指纹参考点进行布局,采用B/S(Browser/Server)架构模式来实现系统的前后端数据交互。在系统首页中增加了三维电子地图浏览,使用户在访问该系统中能够更直观地了解地铁站内空间布局,并在系统的定位导航模块中采用二维电子地图实现用户的定位导航需求。
基于深度学习的地铁站室内环境预测系统研究
这是一篇关于地铁站,卡尔曼滤波,空气质量预测,可视化系统的论文, 主要内容为地铁作为缓解城市交通拥堵问题的重要交通形式,在大、中型城市的公共交通系统中占据着越来越重要的地位。但随着乘坐人数的增多,地铁站室内空气质量污染的问题也越来越严重。因此,地铁站工作人员为了监测地铁站的污染物,安装了硬件环境传感器对污染物进行常规监测和测量。但是随着时间的推移,环境传感器可能会出现故障。那么有故障的传感器无法提供准确的数据并且会使得通风控制系统出现通风量不足或者过剩,最终导致地铁污染严重或能耗浪费。基于上述的一系列问题,本文提出可以搭建一套可视化系统。为了能够快速发现和应对地铁站室内空气污染问题,搭建一套可以使用历史空气质量监测数据来预测未来一段时间空气质量的可视化系统,这既可以为地铁站室内空气质量改善和防治带来一定帮助,又可以为地铁通风空调系统的有效控制提供数据支撑。本文主要工作如下:(1)本文设计地铁站室内空气质量数据采集系统并将卡尔曼滤波算法融入到该数据采集系统中来提高数据采集的精度。同时利用采集到的环境数据进行相关性分析,为接下来的空气质量预测做好准备。(2)针对地铁室内环境预测问题,本文提出了基于注意力机制的CNN-ILSTM的地铁环境预测模型。该模型通过对传统的LSTM网络进行改进,结合多个一维CNN和注意力机制,搭建混合深度学习框架。基于地铁站室内空气质量数据进行实验评估分析,实验结果表明该模型可以有效地预测空气污染状况。在基于混合深度学习架构研究基础上,本文进一步提出了一种基于TVFEMD-ISSA-LSTM的地铁室内环境预测模型。该模型采用改进的智能算法优化LSTM网络,结合时变滤波经验模态分解(TVFEMD)算法来构建预测模型。基于地铁站室内空气质量数据实验结果表明,该模型与前述混合深度学习模型相比,其空气污染预测性能更优。(3)以CNN-ILSTM-attention算法和TVFEMD-ISSA-LSTM算法为基础,结合Spring Boot、Java Sript、Vue和My SQL等技术,设计实现地铁站室内空气质量预测可视化系统。
基于SSM的地铁站智慧管理系统的设计与实现
这是一篇关于地铁站,MVC,SSM,冷却水泵健康度,EPS健康度及剩余寿命的论文, 主要内容为目前,许多城市都在大力推进城市轨道交通建设,地铁出行影响着人们生活的方方面面,而地铁站作为城市轨道交通建设中一个重要的组成部分,它的安全、高效能直接影响到乘客的出行体验。地铁站内需维护的设备众多,专业性要求高,面对日益增长的客运压力,保证地铁安全运营需投入大量的人力、物力、财力。因此,国内外各大城市都在积极探索建设智慧、节能、高效的地铁站。地铁站智慧管理系统的主要目的是对地铁站内各项工作有序统筹管理,提高工作效率;而准确预测设备老化程度和将要发生故障则能及时进行维护检修,加强运营安全,降低运营成本。本文调研了国内外地铁站信息化、智能化发展现状,对地铁站智慧管理系统进行了需求分析,包括功能性需求和费非功能性需求。在此基础上,本文对系统进行了概要设计,完成系统架构设计、功能模块划分、采用My SQL数据库,对智慧运营子系统实体间关系进行分析,并设计了数据表结构。系统开发采用SSM框架和MVC模式,对关键功能模块进行了详细设计与实现。论文详细设计与实现的模块有:(1)用户管理模块:系统管理员对本系统用户信息进行管理;(2)视频巡检模块:借助摄像头实时监控画面和设备运行参数信息,对设备远程巡检,节约人力成本;(3)交接班管理模块:对地铁站内工作人员交接班进行详细记录,实现交接班历史记录查询和系统自动填报;(4)冷却水泵健康度监测模块:构建算法模型,得出冷却水泵健康度,在设备出现故障前进行检修;(5)EPS健康度评估及剩余寿命预测模块:对EPS蓄电池的当前容量分析,构建算法模型完成蓄电池健康度评估和剩余寿命预测达到对EPS运行状态评估的效果。最后,论文设计测试用例对系统进行测试,包括功能测试和非功能性测试,并对整个论文进行总结,对未来工作作出展望。地铁站智慧管理系统已经在地铁线路上试运营。试运营结果表明,地铁站内工作效率提高,运营安全性加强,运营成本下降。因此,地铁站智慧管理系统已达到预期效果,为站内工作人员提供了高效便捷的服务。
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