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公开(公告)号：CN111209472B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN201911350760.4
申请日：2019-12-24
IPC分类号： G06F16/9535 , G06F16/9536
摘要： 本发明实施例提供一种铁路事故故障关联和事故故障原因分析方法及系统，该方法包括：构建铁路事故故障知识图谱；基于铁路事故故障知识图谱，对所有的事故故障名称以及所有的事故故障原因进行名称归一化后，进行统一编码，获取事故故障及原因编号表；将事故故障及原因编号表输入至协同过滤分析模型，生成原因相似度矩阵；基于原因相似度矩阵，获取与每个事故故障名称相对应的最可能事故故障原因推荐；将事故故障及原因编号表输入至协同过滤分析模型，生成事故故障相似度矩阵；并基于事故故障相似度矩阵，获取每个事故故障原因导致的事故故障集合。本实施例通过融合知识图谱与推荐算法，提高了事故故障关联与原因分析的精准度，加强了铁路安全运行的保障。
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公开(公告)号：CN115239252B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211140488.9
申请日：2022-09-20
摘要： 本发明提供一种铁路货物运输的装载信息的确定方法、装置及设备，应用于铁路运输信息处理技术领域。该方法包括：获取进行货物运输的车辆的第一检测数据；获取车辆对应的历史电子票据数据，根据第一检测数据和历史电子票据数据，匹配与第一检测数据对应的目标装载信息；在目标装载信息匹配失败的情况下，获取标准检测数据，标准检测数据对应的检测时间与第一检测数据对应的检测时间的时间差小于第一预设值，标准检测数据为成功匹配到装载信息的检测数据，将车辆在第一检测数据和标准检测数据之间的所有检测数据的装载信息，更新为标准检测数据对应的装载信息。本发明可以获取进行货物运输的车辆对应的装载信息。
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公开(公告)号：CN114757361A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210307754.6
申请日：2022-03-25
摘要： 本发明提供一种基于联邦学习的多式联运数据共享方法及系统，该方法包括：基于多式联运场景，根据联运请求方节点发送的数据共享请求进行目标节点检索，获取所述数据共享请求对应的联运参与方节点；通过所述数据共享请求，构建初始全局数据模型，并确定联邦学习算法类型；根据所述初始全局数据模型和所述联邦学习算法类型，通过所述联运参与方节点和所述联运参与方节点的本地数据进行联邦学习，得到训练好的全局数据模型，并将所述训练好的全局数据模型发送到所述联运请求方节点。本发明通过联邦学习算法进行联合建模，提高了数据隐私安全，实现了多式联运数据在安全隐私保护下的数据共享应用。
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公开(公告)号：CN114579588A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210077653.4
申请日：2022-01-24
IPC分类号： G06F16/23 , G06F16/2455
摘要： 本申请提出了一种运营条件数据发布方法、货运系统和电子设备，涉及数据管理技术领域。其中，上述运营条件数据发布方法包括：检测中间数据库中存储的数据有效时刻表，数据有效时刻表中包含至少一条运营条件数据以及对应的生效时间。检测到达到第一运营条件数据的生效时间后，将第一运营条件数据发布至运营条件数据库。其中，第一运营条件数据为至少一条运营条件数据中的任意一条。从而，在服务信息变更的情况下，可对变更后的运营条件数据进行提前发布，从而方便用户及时调整运输计划。
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公开(公告)号：CN111209472A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201911350760.4
申请日：2019-12-24
IPC分类号： G06F16/9535 , G06F16/9536
摘要： 本发明实施例提供一种铁路事故故障关联和事故故障原因分析方法及系统，该方法包括：构建铁路事故故障知识图谱；基于铁路事故故障知识图谱，对所有的事故故障名称以及所有的事故故障原因进行名称归一化后，进行统一编码，获取事故故障及原因编号表；将事故故障及原因编号表输入至协同过滤分析模型，生成原因相似度矩阵；基于原因相似度矩阵，获取与每个事故故障名称相对应的最可能事故故障原因推荐；将事故故障及原因编号表输入至协同过滤分析模型，生成事故故障相似度矩阵；并基于事故故障相似度矩阵，获取每个事故故障原因导致的事故故障集合。本实施例通过融合知识图谱与推荐算法，提高了事故故障关联与原因分析的精准度，加强了铁路安全运行的保障。
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公开(公告)号：CN111191452A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911350774.6
申请日：2019-12-24
IPC分类号： G06F40/295 , G06F40/211 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明实施例提供一种铁路文本命名实体识别方法及装置，该方法包括：对原始铁路文本数据进行预处理，得到预处理铁路文本数据信息；将预处理铁路文本数据信息输入预设BERT模型，得到铁路文本向量信息；将铁路文本向量信息输入预设BiLSTM-CRF模型，得到铁路文本命名实体识别结果信息；其中，BERT实现文本上下文的铁路文本特征向量学习，获得铁路行业事故故障文本向量表示。通过利用预设BERT增强故障文本命名实体关键字的向量和语义表示，通过BiLSTM-CRF模型，实现对于故障文本向量的计算和识别，得到铁路文本命名实体识别结果信息。
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公开(公告)号：CN118071223A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202311673164.6
申请日：2023-12-07
IPC分类号： G06Q10/083 , G06Q10/0631 , G06Q10/10
摘要： 本申请实施例提供的一种车站作业效率计算方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，所述方法包括：收集目标车站的多组作业数据；根据每组作业数据，确定与每组作业数据对应的作业效率；以每组作业数据为输入，以每组作业数据对应的作业效率为输出，对车站作业效率计算模型进行训练；将当前作业数据输入训练后的车站作业效率计算模型，获得当前作业数据对应的车站作业效率，其中，车站作业效率是指车站货场作业效率。在本申请实施例中，通过根据每组作业数据，确定与每组作业数据对应的作业效率，由于单车作业时间包含车辆从入站到出站的所有时间阶段，因此，确定出的每组作业数据对应的作业效率具有更高的准确性。
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公开(公告)号：CN117909704A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311601064.2
申请日：2023-11-28
发明人： 吴志伟 , 孔垂云 , 钟立民 , 吴爽 , 高达 , 王瑞民 , 马志强 , 杨文冠 , 李楠 , 黄永亮 , 马丽静 , 王成龙 , 李博 , 李楠 , 刘伟斌 , 王小朋 , 黄敏珍 , 林晓蕾 , 李一丹 , 李志鹏
IPC分类号： G06F18/211 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/24 , G06Q10/04 , G06Q50/40
摘要： 本申请实施例提供了一种车辆在终到站停留时长的预测方法、电子设备以及计算机可读存储介质。其中所述方法包括收集目标终到站的多组原始数据，并根据所述车辆标识信息，将多组原始数据进行关联，生成基础数据集。之后基于训练数据集对第一模型进行训练。训练完成后，将训练数据集拆分为空车训练数据集和重车数据训练集。基于空车训练数据集对第二模型进行训练；基于重车训练数据集对第三模型进行训练。在本申请实施例中，通过将车辆在终到站中停留时长的多种影响因素进行关联，进而训练一个可以根据多种影响因素预测车辆在终到站停留时长的模型，最终解决了因为影响因素利用不充分导致获取的预测时间不准确的问题，有利于终到站工作的进一步改善。
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公开(公告)号：CN115034538A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210351663.2
申请日：2022-04-02
摘要： 本申请实施例提供一种转运调度方法、装置及存储介质，涉及公铁转运调度技术领域，该方法包括：生成投标运输订单，将投标运输订单披露给参与投标的不同类型的承运商；基于历史价格定价策略和组合价格定价策略，确定目标承运商；基于目标承运商在系统稳定状态下的定价策略的报价，构建目标函数，基于目标函数对目标承运商中标的一个或多个投标运输订单，生成目标承运商在系统稳定状态下的定价策略的转运调度方案。本申请实施例提供的方法，能够降低企业成本，提高公铁转运效率及资源分配效率。
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公开(公告)号：CN113569931B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202110808710.7
申请日：2021-07-16
摘要： 本发明提供一种动态数据融合方法、装置、设备和介质，其中，该方法包括：根据目标业务主线，确定至少一个信息系统和每一个信息系统的数据范围，构成数据集；根据时空数据和主数据确定核心要素，时空数据包括列车运行过程中的时间信息和空间信息，主数据包括列车运行的线路信息和经过的车站信息；根据数据集和核心要素构建知识图谱，根据知识图谱得到符合目标业务主线的数据融合结果集。本发明可以将大量且多元的数据融合使用，实现快速、实时的响应业务需求。
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