Нейросетевое управление сортировочными процессами

Полный текст:


Аннотация

Текст аннотации на англ. языке и полный текст статьи на англ. языке находится в прилагаемом файле ПДФ (англ. версия следует после русской версии).На основе выделенных автором факторов, определяющих качество оперативного контроля за технологическими процессами, предлагается создание автоматической системы управления работой сортировочной станции с элементами искусственного интеллекта. В качестве математического аппарата используются средства, типичные для искусственных нейронных сетей (ИНС) и комплексных имитационных моделей. Сформулированы основные требования к моделям ИНС, предназначенным решать задачи текущего прогнозирования на сортировочной станции, а также критерии и принципы, которые должны быть учтены при проектировании нейронных сетей.

Об авторе

А. Д. Обухов
ОАО «НИИАС»
Россия


Список литературы

1. Обухов А. Д. Совершенствование технологии работы сортировочных станций в современных условиях на основе факторного анализа // Бюллетень транспортной информации.- 2015.- № 1.- C.28-33.

2. Соснов Д. А., Никандров В. А. Комплексная автоматизация станционных процессов с использованием спутниковой навигации // Железнодорожный транспорт.- 2011.- № 9.- С. 48-52.

3. Обухов А. Д. Разработка интеллектуальной системы управления работой сортировочной станцией // Инновации и исследования в транспортном комплексе: Материалы III международной научно-практической конференции.- Часть I.- Курган, 2015.- С. 223-226.

4. Уманский В. И., Долганюк С. И. Общие принципы интеллектуализации станционных систем управления // Вестник ВНИИЖТ.- 2012.- № 9.- С. 8-12.

5. Шабельников А. Н. Интеллектуализация транспортных процессов: проблемы и решения // Транспорт: наука, техника, управление.- 2012.- № 4.- С. 3-6.

6. Обухов А. Д. О проблемах реализации технологии работы сортировочной станции в современных условиях // Отраслевые аспекты технических наук.- 2014. - Вып.6(42).- С. 29-31.

7. Железнов Д. В. Нейронные сети и прогнозирование размеров движения // Мир транспорта.- 2012. - № 4.- С. 114-117.

8. Скалозуб В. В., Соловьев В. П., Жуковицкий И. В., Гончаров К. В. Интеллектуальные транспортные системы железнодорожного транспорта (основы инновационных технологий) - Д.: Изд-во Днепропетр. нац. ун-та ж.-д. трансп. им. акад. В. Лазаряна, 2013.- 207 с.

9. Розенберг И. Н. Спутниковые и геоинформационные технологии в интеллектуальных системах управления // Железнодорожный транспорт.- 2013. - № 3.- С. 28-32.

10. Новиков В. Г. Навигационно-информационные системы на железнодорожном транспорте // Вестник ВНИИЖТ.- № 4.- 2012.- С. 49-51.

11. Урличич Ю. М. Актуальные вопросы развития ИТС // Железнодорожный транспорт.- 2011.- № 4. - С. 12-17.

12. Болле А., Саитто А., Розенберг Е. Н. Новое применение ГНСС в составе перспективной интеллектуальной системы управления железнодорожным транспортом // Интеллектуальные системы на транспорте: Материалы I международной научно-практической конференции «ИнтеллектТранс-2011».- СПб.: ПГУПС, 2011.- С. 55-74.

13. Горелик А. В., Тарадин Н. А., Неваров П. А. Модель оценки безопасности систем железнодорожной автоматики по параметрам движения поездов // Наука и техника транспорта.- 2008.- № 4.- С. 78-81.

14. Сотников Е. А. Интеллектуализация оперативного управления перевозочным процессом на уровне региональной дирекции // Железнодорожный транспорт.- 2014.- № 11.- С. 36-42.

15. Ou Hai-tao, Zhang Wen-yuan, Yang Yu-pu, Xu Xiao-ming. Моделирование потока транспорта на автостраде с помощью нейронной сети RBF.J.Shanghai Jiaotong Univ., vol.34, no.5, 2000, pp.665-668 [in Chinese].

16. Cheok, Adrian David, & Shiomi, Shogo. Combined heuristic knowledge and limited measurement based fuzzy logic antiskid control for railway applications. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews, 2000, vol.30, no.4, pp.557-568.

17. Qiao, Fengxiang, & Yang, Hai, & Lam, William H.K.Intelligent simulation and prediction of traffic flow dispersion. Transportation Research, Part B: Methodological, Elsevier, 2001, vol.35, issue 9, pp.843-863.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Обухов А.Д. Нейросетевое управление сортировочными процессами. Мир транспорта. 2016;14(1):138-147.

For citation: Obukhov A.D. NEURAL NETWORK CONTROL OF MARSHALLING PROCESSES. World of Transport and Transportation. 2016;14(1):138-147. (In Russ.)

Просмотров: 7

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1992-3252 (Print)