中国铁道科学研究院

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铁路自动售票监控系统研究与实现

以监控铁路自动售票系统运行状态，提供可靠的预警报警机制，提高系统平均无故障运行时间为目标，提出铁路自动售票监控系统的实现

方案、系统结构和系统功能。系统分车站、铁路局、铁道部三级部署，分为数据采集、数据分析和预处理、监控管理5个子系统。数据采集完成对服务器、数据库、服务器进程、售票终端进程、网络状态等关键资源和环境数据的收集；数据分析和预处理完成数据的解析和规

范化，并设计故障预处理流程；监控管理实现状态监视、系统控制、统计分析和系统管理。

作者：王成;张家锋;蒋秋华

王成：中国铁道科学研究院电子计算技术研究所，助理研究员，北京，100081 张家锋：中国铁道科学研究院电子计算技术研究所，高级

工程师，北京，100081 蒋秋华：中国铁道科学研究院电子计算技术研究所，研究员，北京，100081

车型变更列车已售车票智能调整方法的研究与实现

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作者：王元媛[1] ;徐彦[2] ;李燕[3] ;杨阳[4] 机构地区：[1]中国铁道科学研究院电子计算技术研究所,北京100081; [2]铁路总公司运输局客运营销处,北京100844; [3]北京铁路局客运处,北京100038; [4]北京铁路局客票管理所,北京100038

出处：《铁路计算机应用》2014年第8期5-7页,共4页《Railway Computer Application》摘要：本文详细阐述列车车型变更后,已售车票智能调整的原则、方式、调整通知单的统计方法,以及实现的业务流程.智能调整方法的实现提高了铁路局和车站业务人员的工作效率,同时提升了旅客体验.

基于最大Lyapunov 指数的铁路货物运量预测研究

作者：吴华稳 ;壬富章机构地区：中国铁道科学研究院电子计算技术研究所,北京100081 出处：《铁道学报》EI CSCD 2014年第36卷第4期7-13页,共7页《Journal of the China railway Society》基金：

铁道部科技研究开发计划（2007X008-G,20087（015-H）摘要：根据混沌理论具有分析非线性动态系统混沌特性的特点，对货物发

送量相关时间序列进行了分析和研究。本文在T akens相空间重构的基础上，利用C-C方法求嵌入时延与嵌入窗、G-P方法求嵌入维数；应用小数据量法计算铁路货物发送量相关时间序列的最大Lyapunov指数，并进行混沌特性分析，结果显示：货物发送增长量和增长率符

合混沌特性，货物发送量不符合混沌特性；利用基于最大Lyapunov指数方法和BP神经网络方法对1999年1月到2013年4月共172个月的铁路货物发送增长量和增长率进行预测，预测结果表明基于最大Lyapunov指数预测值能够较好地与实际值相吻合，其预测的准确度

明显好于BP神经网络预测值，因而混沌理论中的最大Lyapunov指数预测在货物发送量相关时间序列预测中有广泛的实用价值。

nt method is better than the BP neural net-work.

作者简介：吴华稳（1983-），男，河北唐山人，博士研究生。E-mail：whwl983@gmail．com

基于BP 神经网络的铁路互联网售票系统信息安全评估方法