吴艳华
- 作品数：27 被引量：200H指数：9
- 供职机构：中国铁道科学研究院更多>>
- 发文基金：国家科技支撑计划国家自然科学基金“十一五”国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 高速铁路应急管理
- 铁路的应急管理工作，不能简单地按照铁路既有线的方式来进行，而是应该根据高速铁路线路的特点合理地进行规划与设计，这项工作应该在高速铁路建设的开始就充分考虑到，并随着高速铁路建设的开展逐渐发挥它的作用，是一个全生命周期的管理...
- 吴艳华王富章李平
- 关键词：高速铁路应急管理全生命周期
- 铁路应急救援基地选址与优化研究
- 铁路应急救援基地的合理布局,是开展高效的铁路应急救援工作的基础。中国铁路现有的铁路应急救援基地面临位置优化的问题,而针对高速铁路网的应急救援基地面临合理选址布局的问题。救援基地层级选址和优化理论,从中国铁路整体和各铁路局...
- 吴艳华王富章
- 关键词：铁路运输
- 基于资源共享的高速铁路监测预警与应急平台研究被引量：5
- 2015年
- 鉴于高速铁路公司运输监管、安全监督的职能,在现有铁路应急平台的基础上,基于云计算技术设计高速铁路监测预警与应急平台,将解决基础资源利用率低、监测信息利用不充分、应急处置过程协调不通畅等传统应急平台的瓶颈问题。基于高速铁路的特有属性构建突发事故情景,提出基于情景的智能方案生成方法。
- 吴艳华王富章李平王英杰
- 关键词：高速铁路应急管理资源共享云计算技术
- 基于应用现代化的铁路信息系统统型方法研究被引量：1
- 2024年
- 针对铁路信息系统多小散、开发主体多、运营维护困难等诸多难题,研究铁路信息系统统型总体思路及实施策略。文章分析了铁路信息系统建设现状,提出铁路信息系统统型的具体需求;基于应用现代化理论,提出铁路信息系统统型总体思路,分别从管理层面、技术层面、业务层面提出具体实施方案,其中,在业务层面,提出了通用化统型、系列化统型、模块化统型等3种方法;以未来3~5年为周期,规划统型实施策略,同时提出保障措施。研究结果可为铁路信息系统统型提供系统性的理论参考及技术支撑。
- 程智博刘忠东周亮瑾吴艳华吴艳华
- 关键词：铁路信息系统
- 美国铁路应急管理模式分析及启示被引量：5
- 2015年
- 从管理体制、协调机制、法律法规体系、预案及教育与培训等方面,分析美国铁路应急管理模式;借鉴美国铁路应急管理模式经验,从法律法规体系的完善、应急预案的可操作性、应急协调联动机制的建立及应急教育和培训工作等方面,提出加强我国铁路应急管理体系建设的启示。
- 刘晓琴王富章吴艳华
- 关键词：美国铁路应急管理应急预案
- “互联网+”铁路物流发展思路研究被引量：3
- 2015年
- 本文结合中国铁路总公司在互联网化方面开展的一系列建设和探索,分析说明发展"互联网+"铁路物流的必要性,整理文献数据资料为必要性分析提供依据,提出基于服务用户、物流产品、基础设施和保障技术、网络建设等方面的"互联网+"铁路物流体系基本框架,并结合铁路货运发展的实际情况,探讨了"互联网+"铁路物流的具体实施思路,为铁路推进现代物流转型发展提供参考建议。
- 喻麒睿王富章吴艳华
- 基于深度学习的铁路关键部件缺陷检测研究被引量：21
- 2019年
- 关键部件缺陷图像自动检测对于复兴号动车组运营维护意义重大,但目前主要依靠专业人员对检测图像进行分析,耗费大量人力、物力,造成检测周期长,检测准确率无法保证。提出一种结合部件检测与缺陷分类流程的双通道缺陷检测框架MCDDF(Multi-channel Defect Detection Framework),部件检测通道基于目标检测算法实现动车组关键部件定位,定位后的关键部件经裁剪进行超分辨率提升,传入缺陷分类通道基于迁移学习方法实现缺陷类别的准确分类,结合两通道信息实现缺陷检测任务。实验分析两通道的性能提升方法,对比MCDDF与传统基于目标检测方法在铁路关键部件缺陷图像上的检测效果,验证了MCDDF方法的有效性。
- 赵冰代明睿李平马小宁吴艳华
- 关键词：卷积神经网络目标检测图像超分辨率
- 城市轨道交通车站大客流应急疏散研究被引量：4
- 2012年
- 城市轨道交通日益重要的地位和密集人群事故的频繁发生,促使人们更加关注车站大客流突发事件。根据车站的建筑结构特征和客流特征,采用计算机模拟大客流突发事件下的应急疏散过程,解决了实际中无法模拟的疏散过程,同时能够及时发现特定结构下的疏散死角,有效提高客流疏散效率,节约成本。采用二维结合三维展示疏散过程的方式,使模拟结果更具有实用性和指导性。
- 李平刘剑卢文龙吴艳华
- 关键词：轨道交通应急疏散
- 基于不平衡文本数据挖掘的铁路信号设备故障智能分类被引量：45
- 2018年
- 针对铁路信号设备不平衡故障文本数据,提出基于文本挖掘的铁路信号设备故障智能分类模型。采用TF-IDF模型实现电务信号设备故障文本的特征提取并转换为向量,基于Voting的方式实现多分类器集成学习分类。该模型利用SVM-SMOTE算法对TF-IDF转换后的小类别文本向量数据进行随机生成,采用逻辑回归、朴素贝叶斯、SVM等基分类器和GBDT、随机森林集成分类器对平衡后的数据进行分类,考虑不同分类器的适用特点,通过Voting方式进行多分类器集成学习。通过对某铁路局2012—2016年铁路信号设备故障文本数据进行试验分析,表明该模型可使故障分类的准确率、召回率和F-score均得到显著提升。
- 杨连报李平薛蕊马小宁吴艳华邹丹
- 关键词：铁路信号设备SMOTE集成分类器
- 铁路主数据管理平台解决方案及应用实践被引量：12
- 2017年
- 在铁路信息化开展之初,未考虑到主数据的共享共用,各种公用基础编码、公用基础字典等在多个系统中自采集、自维护,既增加了重复维护的工作量,也造成数据的不一致、不统一。实现主数据的统一管理是推进系统互联互通、数据综合应用的基础。借鉴国外主数据管理领域的先进理念,总结国内外主数据管理的实施经验,梳理我国铁路主数据的组成范围,设计铁路主数据管理平台的解决方案。铁路主数据管理平台的前期实践经验,对于铁路主数据管理平台的应用实施具有一定指导意义。
- 马小宁邹丹吴艳华
- 关键词：铁路信息化
