检索结果-内蒙古大学图书馆

安全与环境学报 2025年第3期25卷 1224-1232页

作者：鲍学英薛春燕李子龙吕向茹兰州交通大学土木工程学院兰州730070 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081

为实现铁路桥梁减碳目标,降低桥梁物化阶段碳排放量,建立铁路桥梁物化阶段碳排放计算模型,提出一种基于随机森林算法的碳排放影响因素分析模型。首先,明确碳排放计算时空边界,采用碳排放系数法计算铁路桥梁物化阶段碳排放量,识别其碳排... 详细信息

为实现铁路桥梁减碳目标,降低桥梁物化阶段碳排放量,建立铁路桥梁物化阶段碳排放计算模型,提出一种基于随机森林算法的碳排放影响因素分析模型。首先,明确碳排放计算时空边界,采用碳排放系数法计算铁路桥梁物化阶段碳排放量,识别其碳排放影响因素,明确因素之间的相互关系;其次,通过随机森林算法对影响因素进行重要性排序,采用滑动窗口序贯向前选择法降维,确定关键影响因素;最后,针对关键因素采取相关碳减排措施以有效控制铁路桥梁的碳排放。研究结果表明:该铁路桥梁建材生产阶段碳排放在桥梁建设总碳排放中占比最大,为84%;关键影响因素为材料种类、桥梁工程量、桥梁类型、原材料需求量、材料生产工艺、运输方式;针对关键影响因素提出了利用可再生材料、选择符合低碳标准的桥梁类型等主要的碳减排措施,以实现铁路桥梁工程的低碳发展目标。研究成果可为铁路桥梁建设碳减排提供参考。

关键词：环境工程学物化阶段碳排放计算模型影响因素随机森林算法碳减排措施

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考虑碳排放的铁路路基施工机群配置优化

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安全与环境学报 2025年第1期25卷 364-373页

作者：鲍学英申中帅李子龙吕向茹兰州交通大学土木工程学院兰州730070 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081

铁路路基施工机群配置关系施工工期,会直接产生施工成本,对生态环境造成重要影响,进而产生较高碳排放量。首先,考虑铁路路基施工工期、施工成本、施工绿色指数及碳排放等目标,建立铁路路基施工机群配置优化模型。其中,将施工机群配置优... 详细信息

铁路路基施工机群配置关系施工工期,会直接产生施工成本,对生态环境造成重要影响,进而产生较高碳排放量。首先,考虑铁路路基施工工期、施工成本、施工绿色指数及碳排放等目标,建立铁路路基施工机群配置优化模型。其中,将施工机群配置优化模型中各优化目标作为一级指标建立机群配置多目标决策偏好评价指标体系,并将组合数有序加权算子(Combination Ordered Weighted Averaging,C-OWA)法与基于指标间相关性分析的权重确定(Criteria Importance Though Intercriteria Correlation,CRITIC)法结合对指标进行组合赋权。其次,采用基于莱维飞行机制的量子粒子群优化(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)算法求解该施工机群配置优化模型。最后,以某铁路路基工程某标段为例进行实证分析。结果显示,多目标优化方案较原方案工期提前75 d,成本降低203.257万元,绿色指数提升5.250%,碳排放量降低1.305 t。研究结果可为铁路路基施工机群配置优化提供新思路。

关键词：环境工程学铁路路基机群配置碳排放组合数有序加权算子法基于指标间相关性分析的权重确定法基于莱维飞行的量子粒子群优化算法

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面向轴面协同的智能高铁数据资源目录动态组织优化方法

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铁道运输与经济 2025年

作者：栾中李平吴艳华邵赛杨柳中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所中国铁道科学研究院集团有限公司科技和信息化部(总工室)

智能高铁多元异构的复杂应用场景，对数据感知的全面性和时效性、跨专业数据分析的动态响应能力提出了更高的要求。全面梳理分析智能高铁数据管理领域的分类维度，基于元关系模型构建了涵盖数据元素、关联关系、集合和属性等实体的智能... 详细信息

智能高铁多元异构的复杂应用场景，对数据感知的全面性和时效性、跨专业数据分析的动态响应能力提出了更高的要求。全面梳理分析智能高铁数据管理领域的分类维度，基于元关系模型构建了涵盖数据元素、关联关系、集合和属性等实体的智能高铁全域数据分类图谱，提出了基于数据元相似度和集合相似度的动态目录调整算法，支持分类体系内部节点的层级调整、节点分裂和融合，实现了基于参照分类体系的数据目录动态优化重构，融合树核函数、编辑距离和特征距离，构建了目录相似度评估函数，实现了数据目录合理性的客观评价。研究成果为智能高铁行业构建即时响应、动态优化的数据目录服务体系提供理论支撑。

关键词：数据目录自组织分类体系数据分类数据相似度

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基于设计的山区铁路钢桁梁桥与环境耦合研究

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铁道工程学报 2025年第3期42卷 102-109页

作者：李子龙曹娅利鲍学英霍雨雨中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081 兰州交通大学兰州730070 喀什大学喀什844099

研究目的:山区铁路钢桁梁桥建设因复杂地形和脆弱生态环境,对区域环境产生显著影响。为从源头上降低环境影响并提高其与环境的协调性,本文基于“CRITIC法-耦合协调度”模型,评估钢桁梁桥与环境系统的耦合协调状态,并通过灰色关联度模型... 详细信息

研究目的:山区铁路钢桁梁桥建设因复杂地形和脆弱生态环境,对区域环境产生显著影响。为从源头上降低环境影响并提高其与环境的协调性,本文基于“CRITIC法-耦合协调度”模型,评估钢桁梁桥与环境系统的耦合协调状态,并通过灰色关联度模型识别影响系统协调发展的关键影响因素。研究结论:(1)将山区铁路钢桁梁桥和环境系统划分为桥梁总体和局部设计以及水、大气、地质、生态、声环境7个子系统,构建了“钢桁梁桥-环境”系统耦合协调指标体系;(2)耦合协调度分析结果表明,钢桁梁桥与环境协调状态为低级协调,不同时期影响协调发展的关键子系统不同,且协调度随时间波动,需针对性优化;(3)通过识别出桥位选择合理度、桥梁跨度、机械设备尾气排放量、桥梁基础选型、桥梁基础围堰高度5大关键影响因子,有助于优化设计与施工,减少环境破坏,保护区域生态;(4)本研究成果可为山区铁路钢桁梁桥工程优化和生态保护协调发展提供科学依据。

关键词：山区铁路钢桁梁桥环境设计要素耦合协调

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基于数据驱动的铁路客运报销凭证数字化转型研究

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铁道运输与经济 2025年第4期47卷 196-204页

作者：王红爱张志强朱颖婷李士达贾红玫中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081 中国铁道科学研究院集团有限公司铁旅科技有限公司北京100081

在信息化、数字化高速发展的时代,将业务数据化,用数据驱动业务发展,在智慧城市建设、智能交通发展中发挥着重要作用。铁路客运产品丰富,报销凭证类型众多,除购票报销凭证载明实名制信息外,其他仍有部分报销凭证信息不在客票系统中记录... 详细信息

在信息化、数字化高速发展的时代,将业务数据化,用数据驱动业务发展,在智慧城市建设、智能交通发展中发挥着重要作用。铁路客运产品丰富,报销凭证类型众多,除购票报销凭证载明实名制信息外,其他仍有部分报销凭证信息不在客票系统中记录,无法关联到对应的车票及旅客信息,可能导致旅客报销不便。为此,基于数据驱动进行铁路客运报销凭证数字化转型研究,在分析客运报销凭证现状的基础上,采用“信息倒推—>建立元数据—>数据沉淀—>数据应用—>提升服务”五步法构建报销凭证数字化模型,以边缘计算、隐私保护以及交易完整等核心技术支持实现报销凭证数字化,通过实际应用验证了数字化模型的有效性。报销凭证数字化转型为业务互通提供了技术条件,为电子发票业务的全面推广奠定数据基础,为客运其他产品数字化转型提供思路和参考。

关键词：铁路客运数据驱动报销凭证数字化元数据数据沉淀

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铁路接触网覆冰分析及防治措施

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中国铁路 2025年第1期 134-139页

作者：李俊波包云史维峰江珂中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081 北京经纬信息技术有限公司北京100081

电气化铁路接触网覆冰严重影响列车的运行秩序和安全。对铁路接触网覆冰形成与危害进行分析,介绍国外铁路覆冰解决方案,并分析电力行业防冰与除冰措施,及其在铁路应用的适用性。结合微气象、人工智能、机器人等技术的发展,提出铁路接触... 详细信息

电气化铁路接触网覆冰严重影响列车的运行秩序和安全。对铁路接触网覆冰形成与危害进行分析,介绍国外铁路覆冰解决方案,并分析电力行业防冰与除冰措施,及其在铁路应用的适用性。结合微气象、人工智能、机器人等技术的发展,提出铁路接触网防冰和除冰措施,包括选线设计、改变接触线表面结构、涂覆防覆冰涂层、在线监测、预报预警等防冰措施,以及接触线加热、除冰机器人、激光除冰等除冰措施。接触网防冰和除冰措施需贯穿接触网设计、建设、运维全过程,该研究可为电气化铁路接触网覆冰灾害的防治提供参考。

关键词：接触网覆冰防冰除冰监测预警

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自然语言大模型在铁路基础设施智能运维中的应用

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中国铁路 2025年第1期 13-22页

作者：李新琴李国华代明睿杜文然赵崟江张皓清中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081 北京经纬信息技术有限公司北京100081

人工智能技术蓬勃发展,尤其以大模型为代表的生成式人工智能进步更加引人瞩目,大模型技术将在以自然语言为载体的铁路智能运维领域发挥重要的作用。针对铁路基础设施多源异构的数据特征,研究基于自然语言大模型的铁路基础设施运维数据... 详细信息

人工智能技术蓬勃发展,尤其以大模型为代表的生成式人工智能进步更加引人瞩目,大模型技术将在以自然语言为载体的铁路智能运维领域发挥重要的作用。针对铁路基础设施多源异构的数据特征,研究基于自然语言大模型的铁路基础设施运维数据分析方法和应用场景。分析围绕铁路基础设施生命周期的运维知识来源、知识结构以及数据分析需求,提出基于铁路自然语言大模型的多源模型协同的基础设施智能运维总体架构,采用铁路自然语言大模型,衍生铁路智能运维场景模型,以智能体技术为驱动,协同传统模型、知识图谱等技术,赋能铁路智能运维场景;研究铁路自然语言大模型微调、检索增强生成,以及人工智能体关键技术,结合自然语言大模型逻辑推理、内容生成、智能决策等能力,研究自然语言大模型在铁路基础设施检修养作业、设备维修信息管理、设备状态检测、事故故障与应急处置,以及智能运维决策中的应用场景。

关键词：运维知识分析自然语言大模型人工智能体多源模型协同基础设施智能运维

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面向铁路领域的多方言免切换语音识别方法

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中国铁路 2025年第1期 30-39页

作者：杨立鹏胡从刚陈华龙韩可可刘峰张志科中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081 中国国家铁路集团有限公司客运部北京100844

随着铁路智能客服系统的持续发展,现有语音识别模型的准确率已达到较高水平,但面对铁路领域术语和多样化方言场景,其语音识别效果仍然较差,因此提出1种融合铁路领域知识的多方言免切换语音识别方法。基于RepVGG网络模型构建方言语种识别... 详细信息

随着铁路智能客服系统的持续发展,现有语音识别模型的准确率已达到较高水平,但面对铁路领域术语和多样化方言场景,其语音识别效果仍然较差,因此提出1种融合铁路领域知识的多方言免切换语音识别方法。基于RepVGG网络模型构建方言语种识别器,以获取语种信息;对Transformer语音识别模型进行改进,通过在编码器中融合注意力机制的语种残差模块,并在解码器中嵌入语种信息,以实现多方言免切换功能;基于LSTM网络模型在铁路文本语料库上训练铁路领域专用的语言模型,并将其与改进的Transformer模型进行融合,以提升对铁路术语的识别准确率;在自建数据集上对所提方法进行实验验证,结果表明:所提方法在粤语、四川话和普通话上的识别准确率均超过90%,且有效提升对铁路领域术语的识别性能,具有一定应用价值。

关键词：铁路领域语言模型多方言语音识别 RepVGG Transformer LSTM

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铁路站房土建工程物化阶段碳排放测算及减少碳排放策略研究

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建筑科学 2025年第4期 56-65页

作者：王珂鲍学英刘北胜李慧吕向茹兰州交通大学土木工程学院中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所

为定量分析铁路客站物化阶段碳排放及减少碳排放策略，本文首先依据生命周期评价理论框架，对站房根据结构施工内容重新划分得到土建工程分部工程，并结合碳排放系数法，构建铁路站房土建工程物化阶段碳排放计算模型。其次以某铁路客站... 详细信息

为定量分析铁路客站物化阶段碳排放及减少碳排放策略，本文首先依据生命周期评价理论框架，对站房根据结构施工内容重新划分得到土建工程分部工程，并结合碳排放系数法，构建铁路站房土建工程物化阶段碳排放计算模型。其次以某铁路客站为例，测算各阶段碳排放，通过对各分部工程分解，分析各分项工程碳足迹特征；基于帕累托法则，识别出关键分项工程。研究结果表明，建材生产和施工建造阶段为物化阶段碳排放主要来源，其中建材生产阶段的碳排放总量为2.58×10～5 tCO2e,占86.81%。最后基于上述结果，针对关键分项工程分析减少碳排放策略及降低碳排放量潜力，首先在建材生产运输阶段，针对钢材和混凝土碳排放最大的2种建材，分析再生钢材和混凝土减少碳排放策略及降低碳排放量潜力；其次对分项工程桩基础施工、土方开挖进行减少碳排放策略分析。结果表明，再生率越高，降低碳排放量潜力越大，其中型钢使用基准再生钢材的降低碳排放量潜力最大。本研究成果可为铁路站房建设项目减少碳排放工作提供参考价值。

关键词：铁路站房物化阶段碳排放测算关键分项工程减少碳排放策略降低碳排放量潜力

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基于机器视觉的铁路限界入侵检测方法

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铁道科学与工程学报 2025年第3期22卷 1328-1343页

作者：杨文胡昊李凌志冯爽吴浩楠中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081 中国铁路成都局集团有限公司四川成都610081 中国铁道科学研究院研究生部北京100081

当异物侵入铁路界限内,会极大地威胁铁路运营安全及乘客生命财产安全,常见入侵目标有闲杂人员与落石、树枝等,但在铁路复杂开放环境中小尺度与小样本入侵目标识别较难。针对以上问题,提出一种基于特征聚焦扩散网络的铁路限界异物入侵检... 详细信息

当异物侵入铁路界限内,会极大地威胁铁路运营安全及乘客生命财产安全,常见入侵目标有闲杂人员与落石、树枝等,但在铁路复杂开放环境中小尺度与小样本入侵目标识别较难。针对以上问题,提出一种基于特征聚焦扩散网络的铁路限界异物入侵检测方法。首先,针对边端计算设备的算力制约问题,对基准模型的主干网络结构进行了轻量化改进,降低了计算消耗,同时维持了相近的检测精度;其次,提出了特征聚焦扩散金字塔网络,改进基准模型的颈部网络结构,强化了不同层级特征间的有效交互,提升了不同尺度目标识别能力;然后,通过动态检测头对基准模型进行改进,改善了在深度网络中目标细粒度特征信息丢失的情况;最后,通过损失函数的改进,让模型更加注重小样本、难识别类型的目标特征信息,并有效提升在此类情况下的识别能力。针对铁路异物入侵真实样本少的问题,模拟采集大量不同场景的异物入侵数据,构建了数据集。实验结果显示,通过增加改进模块,本文所提方法的识别准确率持续上升,最终改进模型的平均准确率达到94.9%,相比基准模型提高了3.7个百分点。对比多种主流目标检测方法,在小目标识别能力提升最为显著,识别率到达了最高的91.3%。研究结果表明本文改进模型在实际复杂铁路环境下能有效识别入侵目标,具有较好的应用价值。

关键词：铁路运输限界入侵特征聚焦扩散金字塔网络动态检测头损失函数

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