城市轨道交通 全自动运行系统规范pdf

时间: 2023-08-15 11:02:27 浏览: 59
城市轨道交通全自动运行系统规范是一份关于城市轨道交通系统运行的标准和要求的文档。该文档的目的是为了确保城市轨道交通系统的安全、高效、稳定运行,为乘客提供良好的出行体验。 该规范包括了多方面的要求和指导,从整体架构到具体操作细节都进行了规定。其中包括了全自动运行系统的硬件设备、软件系统、通信控制系统以及监控设备等方面的要求。这些规定旨在确保全自动运行系统的正常运行,以及提高系统的安全性和可靠性。 此外,该规范也对城市轨道交通全自动运行系统的相关人员进行了培训和指导。包括系统维护人员、操作人员和紧急救援人员在内的各个岗位都有相应的培训要求和工作流程。这些规定旨在提高人员的专业水平,确保他们具备应对各种紧急情况的能力。 同时,该规范也对城市轨道交通全自动运行系统的运营管理进行了要求。包括每日的巡检工作、设备检修计划、突发事件处理等方面都有相应的操作指南和流程要求。这些规定旨在提高运营效率,保障全自动运行系统的良好运行。 总的来说,城市轨道交通全自动运行系统规范pdf是一份非常重要的文档,它为城市轨道交通系统的全自动运行提供了标准和指导。通过遵守该规范,可以确保城市轨道交通系统的安全、高效运营,为乘客提供舒适、便捷的出行体验。
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gb50911-2013 城市轨道交通工程监测技术规范pdf

gb50911-2013 是中国的城市轨道交通工程监测技术规范。该规范主要规定了城市轨道交通工程建设过程中的监测要求和技术标准,以确保施工质量和运营安全。 该规范包括了城市轨道交通工程的监测范围、监测内容、监测要求、监测方式和监测安全等方面。其中,监测范围包括了工程建设前期的地质勘探、工程设计、施工过程、试运行和正式运营等多个阶段。监测内容涵盖了地质、地下水、建筑物、结构、机电施工、地铁车辆等多个方面。监测要求规定了监测数据的采集、处理和分析等具体标准。同时,该规范还通过监测方式的规定,确定了该行业常用的监测技术和设备。 gb50911-2013 规范的实施,对于保证城市轨道交通的安全运营和工程建设的高质量具有重要意义。首先,规范的建立和实施有助于提高监测技术标准,并加强轨道交通工程硬件设施的管理和维护水平。其次,规范的执行能够有效地控制施工质量,避免施工过程中出现的各类问题。最后,该规范还能够为轨道交通工程的管理者和监管者提供科学的指导和标准,提高城市轨道交通系统整体运营水平,为市民提供更加便捷、高效和安全的城市交通服务。

城市轨道交通运营 pdf

城市轨道交通是现代城市交通系统中的重要组成部分,对于大城市来说,它是一种高效、快速、安全且环保的交通方式,可以有效缓解交通拥堵问题。城市轨道交通主要有地铁和轻轨两种形式。 地铁是一种城市内部的地下交通系统,一般由地面、地下和高架部分组成,它的运营方式是通过地铁线路上的电动列车进行的。地铁具有运力大、运行速度快、运营时间长、座位多等优点,可以满足城市内大量人口的出行需求。 而轻轨是一种低能耗、省空间的城市轨道交通系统,它通常位于道路旁边或中央,可以与同一道路上的其他交通工具共享车道。轻轨线路较短,适合连接城市周边地区或者连接市区内的一些热门景点。轻轨具有灵活性强、占地面积小、建设成本低等特点。 城市轨道交通运营需要进行科学规划,包括线网规划、站点设置、列车运行间隔等。线网规划考虑到城市的人口分布、交通需求和城市发展规划等因素,以尽可能满足人们的出行需求。站点设置要考虑到周边人口密度、交通枢纽、商业中心等因素,以提供方便的出行服务。列车运行间隔要根据客流量进行调整,以确保每个乘客能够得到舒适的乘坐体验。 为了保证城市轨道交通的顺利运营,还需要进行设备的维护和管理。设备维护包括轨道的巡检、信号系统的维护、车辆的检修等。管理方面包括票务管理、安全管理、客运服务等。这些工作需要高效的组织和管理,以保障运营的安全和可靠性。 总之,城市轨道交通运营是现代城市交通系统中的重要组成部分,对于城市的发展和居民的出行具有重要意义。通过科学规划和有效管理,城市轨道交通可以成为城市内部的主要出行方式,为城市的可持续发展做出贡献。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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