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基于Hadoop的高铁接触网监测系统实时性能优化研究
| 论文题名： | 基于Hadoop的高铁接触网监测系统实时性能优化研究 |
| 关键词： | 高铁接触网监测系统;函数挖掘;大数据;数据可视化 |
| 摘要： | 高铁接触网的良好工作是对高铁安全运行的重要保障。对接触网关键部位进行监测，并把数据可视化展示给用户十分重要。 传统监测方法耗费很大成本并且受天气因素制约大，在一定程度上降低了接触网巡检效率。在接触网监测系统中大数据作业的实时性决定着挖掘有用信息的实效性，因此实时性是接触网监测系统的重要指标。本文着重研究从人工智能的角度提高接触网监测系统大数据作业执行的实时性。本文的主要工作和成果如下： 1.针对传统接触网检测方法在天气因素影响下的局限性，提出了基于云计算的接触网监测系统。采用无线传感协议和开源软件构件接触网监测系统。实验表明所提系统运行稳定。 2.针对接触网监测数据的复杂的特点，提出了LSTM-RF算法。采用LSTM和RF分阶段、分特征协同预测监测数据，实验证明所提算法预测精度提高了10%以上。 3.针对大数据作业配置参数-执行效率模型精度不高的问题，提出了基于多策略的基因表达式编程算法。采用自适应变异率设置和回溯策略。实验证明所提算法比传统回归算法在监测系统中有更高的模型精度。 4.针对大数据作业配置参数-执行效率模型的复杂性，对比了主要的群智能优化算法，选取适合本课题模型的算法。提出改进的麻雀搜索算法，采用自适应侦查者位置更新和动态进化方向选取策略来避免局部最优，提高对大数据作业模型的寻优能力。 本文所提算法符合本文的实际工程应用，能够有效优化大数据作业执行的实时性。 |
| 作者： | 蒋天煜 |
| 专业： | 机械 |
| 导师： | 谭平;丁进 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 浙江科技学院 |
| 学位年度： | 2023 |
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