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铁路运输业智能化调度系统升级

TOC\o1-2\h\u19163第1章智能化调度系统概述 3

97271.1背景与意义 3

214481.2系统目标与功能 4

197741.3系统架构设计 4

22301第2章现有调度系统分析 5

68312.1国内外铁路调度系统发展现状 5

83472.1.1国外铁路调度系统发展概况 5

972.1.2我国铁路调度系统发展概况 5

87362.2现有系统存在的问题 5

308752.2.1系统集成度较低 5

13322.2.2智能化水平有待提高 5

96582.2.3人力资源依赖度高 5

199462.3升级改造方向 6

250912.3.1提高系统集成度 6

168732.3.2提升智能化水平 6

182012.3.3减少人力资源依赖 6

73162.3.4加强安全风险防控 6

12782第3章调度数据处理与分析 6

86253.1数据采集与整合 6

121343.1.1数据采集技术 6

271313.1.2数据传输与存储 6

243363.1.3数据整合方法 6

249593.2数据预处理与清洗 7

11803.2.1数据预处理 7

280893.2.2数据清洗 7

15213.2.3数据质量评估 7

86543.3数据分析与挖掘 7

171743.3.1数据分析方法 7

228683.3.2数据挖掘算法 7

241403.3.3应用案例 7

5757第4章调度算法优化 7

322664.1现有调度算法分析 7

99084.1.1现有调度算法概述 7

81174.1.2现有调度算法存在的问题 8

268464.2调度算法优化策略 8

23874.2.1改进晚点传播和恢复算法 8

109714.2.2引入动态调度策略 8

65274.2.3优化调度决策算法 8

104.3仿真实验与分析 8

287874.3.1仿真实验设计 8

165924.3.2仿真实验结果分析 8

4774.3.3实际应用价值分析 9

9079第5章智能化调度模型构建 9

242805.1调度模型设计 9

84125.1.1列车运行计划模块 9

164555.1.2列车运行监控模块 9

112125.1.3调度策略模块 9

239025.1.4优化算法模块 9

143295.1.5决策支持模块 9

141125.2模型参数设置与优化 10

138115.2.1模型参数设置 10

23265.2.2模型参数优化 10

50005.3模型验证与分析 10

206295.3.1模型验证 10

31845.3.2模型分析 10

10054第6章机器学习与深度学习技术应用 10

136346.1机器学习算法选择与实现 10

211926.1.1算法选择原则 10

150906.1.2算法实现 10

150246.2深度学习网络结构设计 11

254576.2.1神经网络结构 11

161746.2.2残差网络结构 11

406.2.3循环神经网络结构 11

322796.3模型训练与优化 11

187846.3.1数据集划分 11

166936.3.2损失函数与优化器 11

45666.3.3模型正则化与超参数调优 11

266246.3.4模型评估 11

31760第7章系统集成与测试 11

287157.1系统集成方案设计 11

264087.1.1系统集成概述 12

70947.1.2集成方案设计原则 12

141247.1.3集成方案设计内容 12

267157.2系统功能模块测试 12

320707.2.1测试目的与意义 12

275367.2.2测试方法与工具 12

261757.2.3测试内容与步骤 12

326337.3系统功能评估与优化 13

189847.3.1功能评估指标 13

205987.3.2功能优化策略 13

200057.3.3功能测试与评估 13

6208第8章系统安全与可靠性保障 13

209088.1系统安全策略设计 13

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