基于粒子群算法的高铁站站台导向标识的研究及优化
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中北大学 电气与控制工程学院 太原 030024

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中图分类号:

TP311.1

基金项目:

中北大学第17届科技立项(20201770)资助


Research and optimization of orienting sign of railway station based on PSO
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Affiliation:

School of electrical and control engineering, North University of China, Taiyuan, 030024, China

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    摘要:

    为了对高铁站站台导向标识系统进行研究与优化,本文引入了粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)对站台进行模型搭建。在原有的高铁地标系统上加入新的“空中标识”系统,通过站台模拟乘客寻找对应乘车点,在加入新的标识系统后,使用PSO验证了模型具有较高的适应度和收敛速度,性能优于仅有地标的引导系统。站台导向标识的优化将使用ESP8266无线模块进行信息传输,以及显示屏显示信息,新型的“空中标识”系统能够和调度信息结合,实时显示当前站台车厢号信息。在PSO的训练中,优化后的导向标识系统迭代时间缩短了46.4%,效果更加显著。

    Abstract:

    In order to study and optimize the platform orienting sign system of high-speed railway station, particle swarm optimization (PSO) is introduced to build the platform model. A new "air sign" system is added to the original high-speed railway landmark system. The platform simulates passengers to find the corresponding location. After adding the new sign system, PSO is used to verify that the model has higher fitness and convergence speed, and its performance is better than that of the landmark only guidance system. The optimization of platform guidance sign will use esp8266 wireless module for information transmission and display screen to display information. The new "air sign" system can be combined with dispatching information to display the current platform car number information in real time. In the training of PSO, the iterative time of the optimized guidance identification system is reduced by 44.8%, and the effect is more significant.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

冯宇君,王忠庆,刘藤子,杨彦茹,周国鹏.基于粒子群算法的高铁站站台导向标识的研究及优化[J].电子测量技术,2021,44(14):169-172

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  • 在线发布日期: 2024-09-05
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