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西门子助力中国城市发展

中国铁路 2011年第6期 82-82页

作者：顾舟宇

两门子信号有限公司在成立十五周年之际提出“全面、绿色交通解决方案”，以支持中国交通和物流行业的可持续发展。这一全球独特的解决方案将成为西门子在华业务增长的重要支柱之一。在取得令人瞩目成绩的同时，

关键词：西门子城市发展中国可持续发展物流行业信号

为城市轨道交通行业提供可靠、高效、环保的解决方案

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中国铁路 2011年第11期 79-79页

作者：顾舟宇

11月1—4同，两门子（中国）有限公司参加了“2011北京国际城市轨道交通展览会”，展示其在城市轨道交通领域全面、创新的解决方案。西门子以“全面、绿色城市轨道交通解决方案”为主题，展出了其全面的业务组合以及为快速发展的中国城... 详细信息

11月1—4同，两门子（中国）有限公司参加了“2011北京国际城市轨道交通展览会”，展示其在城市轨道交通领域全面、创新的解决方案。西门子以“全面、绿色城市轨道交通解决方案”为主题，展出了其全面的业务组合以及为快速发展的中国城市轨道交通行业提供的可靠、高效、环保的解决方案。

关键词：城市轨道交通轨道交通行业环保交通领域业务组合展览会西门子中国

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三里闸安全服役性态分析

三里闸安全服役性态分析

作者：顾志宇扬州大学

学位级别：硕士

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考虑电压跌落差异的有源配电网功率差动保护

电工技术学报 2024年

作者：罗国敏谭颖婕吴梦宇和敬涵唐平舟北京交通大学电气工程学院广西电网有限责任公司

随着大量逆变型分布式电源的接入，配电网的系统结构、潮流方向和运行方式等发生了变化，传统的单端保护显然难以满足需求。差动保护以其优良的选择性和灵敏性在新型配电网中更具优势。然而，对于中低压配电网，分布式电源和负荷多采用... 详细信息

随着大量逆变型分布式电源的接入，配电网的系统结构、潮流方向和运行方式等发生了变化，传统的单端保护显然难以满足需求。差动保护以其优良的选择性和灵敏性在新型配电网中更具优势。然而，对于中低压配电网，分布式电源和负荷多采用T型方式接入线路即T接，这种方式带来的不可观测性破坏了原有的故障特性，使得保护难以兼顾选择性和灵敏性。为解决这一问题，结合分布式电源在低电压穿越期间的输出特性，通过挖掘配电线路两端故障分量正序差动功率的幅值和方向特征，提出了一种故障分量有功功率比幅判据，解决了由T接分支导致的正常不平衡电流与故障电流难以辨识的问题。另外，为了解决低电压跌落故障下故障分量特征不显著的问题，通过两侧电气量较为准确地推断各分支功率来构建功率差动判据，从而提高了保护的灵敏度。并基于原理计算这两个判据的保护范围，提出了相应的配合方法。通过测试验证，该保护能够可靠地识别区内外故障，有效提高了差动保护在含有T接分支的配电网中的适应性。

关键词：有源配电网分布式电源接入电压跌落不可测分支

双流框架下的改进Transformer软测量建模

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系统仿真学报 2024年

作者：顾皓王佳宇熊伟丽江南大学物联网工程学院江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室

工业过程信息具有高度非线性和动态性，并且数据间存在长期依赖关系，使得时序特征难以被充分提取。因此，提出一种双流框架下的改进Transformer软测量模型。首先，将数据进行分割扩充处理；其次，采用结合自注意力机制的卷积神经网络... 详细信息

工业过程信息具有高度非线性和动态性，并且数据间存在长期依赖关系，使得时序特征难以被充分提取。因此，提出一种双流框架下的改进Transformer软测量模型。首先，将数据进行分割扩充处理；其次，采用结合自注意力机制的卷积神经网络和改进Transformer模型的双流结构并行提取特征；随后，将双流特征融合用于软测量回归；进一步引入残差连接加快模型收敛速度，采用基于正交随机特征算法的改进多头注意力机制解决传统循环神经网络面临的梯度消失和无法并行等问题。最后，通过数值仿真验证所提方法的有效性，并将其应用于脱丁烷塔工业过程丁烷浓度预测，实验结果表明了该方法的优越性。

关键词：软测量深度学习卷积神经网络 Transformer 残差连接脱丁烷塔

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运动对脑衰老诱导的阿尔茨海默病的改善效应

中国老年学杂志 2024年第4期44卷 1006-1010页

作者：顾学艳王启宇江西师范大学体育学院江西南昌330022 国立群山大学体育学院江西省科学院微生物研究所

阿尔茨海默病(AD)是一种常见痴呆症,是老年人中常见神经系统退行性疾病之一,AD以其不可逆转性和进行性功能、认知和行为丧失为特征,通常伴有各种脑功能障碍,如健忘症、失认症、失用症和失语症等〔1〕。中国第七次人口普查资料数据显示。

关键词：痴呆阿尔茨海默病脑衰老运动多模式干预

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基于交通预测信息的电动汽车充电路径规划

北京工业大学学报 2024年第8期50卷 974-984页

作者：师泽宇陈阳舟安树科北京工业大学交通工程北京市重点实验室北京100124 北京工业大学信息学部人工智能与自动化学院北京100124 云南警官学院治安管理学院昆明650223

针对电动汽车充电路径规划问题,以行程时间为优化目标,以荷电状态作为硬性约束,基于预测交通状态标定的动态异构交通网及车辆动力学模型,构建最优控制问题。为了在线求解,基于模型预测控制和强化学习方法,构建混合学习优化算法(hybrid l... 详细信息

针对电动汽车充电路径规划问题,以行程时间为优化目标,以荷电状态作为硬性约束,基于预测交通状态标定的动态异构交通网及车辆动力学模型,构建最优控制问题。为了在线求解,基于模型预测控制和强化学习方法,构建混合学习优化算法(hybrid learning optimization algorithm, HLOA),依托竞争深度Q网络(Dueling deep Q-networks, Dueling DQN),设计离线、在线模块,来实现参数的混合多步训练,并结合预测交通状态、网络拓扑及车辆动力学模型,输出在线行驶策略。采用某市局部路网构建交通仿真实验,分析预测交通信息的价值、HLOA算法可行性及结构必要性。结果表明,预测信息存在价值,HLOA在线结果可拟合最优策略且较其他算法精度提高33.65%。该研究可协助电动汽车用户导航,为自动驾驶电动汽车提供技术支撑。

关键词：智能交通系统车辆路径规划电动汽车充电路径规划强化学习在线寻优混合学习优化算法

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融合椭圆约束的快速行进树路径规划算法

计算机应用研究 2024年

作者：袁雷贾小林顾娅军徐正宇西南科技大学计算机科学与技术学院绵阳市移动物联射频识别技术重点实验室

为解决快速行进树算法(Fast Marching Tree,FMT*)生成路径拐点多，且由于冗余探索导致路径规划时间长的问题，提出一种融合椭圆约束的快速行进树算法(Ellipse Constraints FMT*,EC-FMT*)。首先引入椭圆约束限制算法探索范围，并结合直... 详细信息

为解决快速行进树算法(Fast Marching Tree,FMT*)生成路径拐点多，且由于冗余探索导致路径规划时间长的问题，提出一种融合椭圆约束的快速行进树算法(Ellipse Constraints FMT*,EC-FMT*)。首先引入椭圆约束限制算法探索范围，并结合直连策略避免冗余探索，缩短了路径规划时间；对于路径拐点多的问题，通过父节点重选策略修正路径，去除不必要的拐点。仿真实验表明：采样点数量为1000、1500、2000个时，ECFMT*算法与FMT*、RRT*、APF-Dynamic FMT*算法相比，在平均规划时间上分别降低了81.9%～84.72%、86.15%～89.78%、77.12%～85.76%，并且拐点数量也有所降低；同时，EC-FMT*算法与FMT*、APF-Dynamic FMT*算法相比，迭代次数分别减少了84.72%～87.03%、80.89%～85.55%。说明EC-FMT*算法能够有效减少冗余探索，缩短路径规划时间，提高路径质量。

关键词： FMT*算法椭圆约束直连策略父节点重选

双碳目标下基于改进型NSGA-II算法的港口作业调度优化算法

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计算机应用 2024年

作者：刘树东吴昊丛佳顾播宇天津城建大学计算机与信息工程学院

随着全球气候变化问题的日益严峻，我国提出了碳达峰和碳中和的“双碳”目标。而港口作为物流枢纽和货物集散地，其碳排放问题尤为突出。针对港口作业调度优化问题，考虑船舶到港时间、货物装卸需求、岸桥作业能力及碳排放成本等关键因... 详细信息

随着全球气候变化问题的日益严峻，我国提出了碳达峰和碳中和的“双碳”目标。而港口作为物流枢纽和货物集散地，其碳排放问题尤为突出。针对港口作业调度优化问题，考虑船舶到港时间、货物装卸需求、岸桥作业能力及碳排放成本等关键因素，构建了最小化碳排放成本和码头运营成本的作业调度优化模型并提出了一种双碳目标下基于改进型NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)算法的港口作业调度优化算法E-NSGA-II(Improved Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)，首先对算法的编码策略、种群初始化方法、交叉变异操作进行调整，其次设计了不可行解的基因修复算子，并引入了自适应交叉与变异概率机制。实验结果表明，与FCFS(First Come First Service)调度算法相比，所提出算法在模型求解中总成本下降了7.9%，碳排放成本下降了19.7%，码头运营成本下降了6.5%。研究结果丰富了多目标优化算法和港口作业调度理论，为港口企业实现绿色调度、降低运营成本、提升经济效益提供了有力支持。

关键词： “双碳”目标碳排放码头运营成本港口作业调度优化算法 NSGA-II算法