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公开(公告)号：CN114997787A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210640974.0
申请日：2022-06-08
申请人： 西南交通大学 , 中国铁路兰州局集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于运价预测的铁路货运竞争定价方法，包括获取公路运价市场因素数据和公路运价运输成本因素数据；从公路运价市场因素数据和公路运价运输成本因素数据中提取公路运价特征指标；构建公路货运市场运价驱动预测模型，根据历史公路运价数据和提取的公路运价特征指标预测公路运价；以总运输费用作为货运模式的选择依据，以感知效用最大化作为货运模式的选择目标，构建考虑货物类型的货运模式选择模型；利用考虑货物类型的货运模式选择模型根据预测的公路运价计算铁路运价。本发明考虑多种因素能够更全面的进行公路运价预测，进而提高铁路货运竞争定价的准确性。
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公开(公告)号：CN113886442B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202111158847.9
申请日：2021-09-30
申请人： 兰州交通大学 , 中国铁路兰州局集团有限公司
IPC分类号： G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F18/23213 , G06N3/006 , G06Q10/083 , G06Q10/0835
摘要： 本发明提出一种基于RFM模型和人工蜂群算法的货运客户细分方法,包括数据提取、统计分析、标准化处理、转化处理和最终处理五个步骤，通过数据提取、统计分析、标准化处理、转化处理和最终处理来对铁路货运客户进行细分，并采用人工蜂群算法，可以有效规避单个初始聚类中心个体质量不佳对全局寻优能力的影响，同时，人工蜂群算法具有很强的高维优化问题求解能力，且通过采用极差标准化方法可以有效避免不同指标之间的量纲差异问题，也可以有效避免指标属性标准化之前的大数吞掉小数的现象，通过将聚类结果采用多指标排序技术，可以让铁路货运相关部门清晰发现同一客户群的客户之间的差异性，进一步实现铁路货运客户的二次精细划分。
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公开(公告)号：CN115856980A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211456447.0
申请日：2022-11-21
摘要： 本发明涉及一种编组站作业人员监控方法和系统，该监控方法和系统可以实时记录作业人员的作业轨迹和作业影像，分析作业人员作业质量，对作业过程进行全程视频盯控和分析管理，实现对编组场作业人员作业全过程的智能监控，充分发挥技术设备保安全的作用，有助于强化现场作业人员监控和规范现场作业过程，起到降低作业人员劳动安全风险和提高作业效率的双重作用。
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公开(公告)号：CN115856980B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202211456447.0
申请日：2022-11-21
摘要： 本发明涉及一种编组站作业人员监控方法和系统，该监控方法和系统可以实时记录作业人员的作业轨迹和作业影像，分析作业人员作业质量，对作业过程进行全程视频盯控和分析管理，实现对编组场作业人员作业全过程的智能监控，充分发挥技术设备保安全的作用，有助于强化现场作业人员监控和规范现场作业过程，起到降低作业人员劳动安全风险和提高作业效率的双重作用。
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公开(公告)号：CN111708053A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010652422.2
申请日：2020-07-08
申请人： 成都华畴网络技术有限公司 , 中国铁路兰州局集团有限公司
IPC分类号： G01S19/14 , G01S19/16 , G05B19/042 , B61K5/06
摘要： 本发明公开了一种智能防护脱轨器系统，包括上位机和多组防护脱轨器，每组防护脱轨器包括脱轨器、北斗定位装置和传感器，北斗定位装置与脱轨器通信连接，传感器与脱轨器电连接，脱轨器与上位机通信连接。还公开了一种监测方法，系统初始化，进入预工作状态；脱轨器向上位机上报位置信息；脱轨器进入工作状态，传感器实时检测脱轨器状态并上报上位机，脱轨器实时检测位置更新信息，若有，则上报上位机；以及实时检测是否遭到破坏，若遭到破坏，则发出告警。本发明采用北斗定位装置定位脱轨器，提高了定位精确度，以及由上位机对传感器检测的脱轨器状态进行管理和追踪，方便对脱轨器进行统计、分析、管理和异常告警。
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公开(公告)号：CN113886442A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111158847.9
申请日：2021-09-30
申请人： 兰州交通大学 , 中国铁路兰州局集团有限公司
IPC分类号： G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06K9/62 , G06N3/00 , G06Q10/08
摘要： 本发明提出一种基于RFM模型和人工蜂群算法的货运客户细分方法,包括数据提取、统计分析、标准化处理、转化处理和最终处理五个步骤，通过数据提取、统计分析、标准化处理、转化处理和最终处理来对铁路货运客户进行细分，并采用人工蜂群算法，可以有效规避单个初始聚类中心个体质量不佳对全局寻优能力的影响，同时，人工蜂群算法具有很强的高维优化问题求解能力，且通过采用极差标准化方法可以有效避免不同指标之间的量纲差异问题，也可以有效避免指标属性标准化之前的大数吞掉小数的现象，通过将聚类结果采用多指标排序技术，可以让铁路货运相关部门清晰发现同一客户群的客户之间的差异性，进一步实现铁路货运客户的二次精细划分。
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