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铁路雪深监测系统数据过滤算法研究

陈宝花, 史宏

陈宝花, 史宏. 铁路雪深监测系统数据过滤算法研究[J]. 铁路计算机应用, 2016, 25(10): 9-13.
引用本文: 陈宝花, 史宏. 铁路雪深监测系统数据过滤算法研究[J]. 铁路计算机应用, 2016, 25(10): 9-13.
CHEN Baohua, SHI Hong. Data filtering algorithm for Railway Snow Depth Monitoring System[J]. Railway Computer Application, 2016, 25(10): 9-13.
Citation: CHEN Baohua, SHI Hong. Data filtering algorithm for Railway Snow Depth Monitoring System[J]. Railway Computer Application, 2016, 25(10): 9-13.

铁路雪深监测系统数据过滤算法研究

详细信息
    作者简介:

    陈宝花,在读硕士研究生;史宏,研究员。

  • 中图分类号: U216.41:TP39

Data filtering algorithm for Railway Snow Depth Monitoring System

  • 摘要: 铁路沿线雪深监测系统对于保障严寒地区列车的安全运行具有重要作用。针对该系统异常数据导致雪深监测值失真甚至可能引起系统误报警这一问题,在分析铁路沿线监测点雪深传感器原始监测数据的基础上,归类异常数据,制定数据过滤规则,提出铁路雪深监测系统数据过滤算法,并进行实验仿真。仿真结果表明:该算法能够有效地过滤掉异常数据并消除数据抖动现象,在铁路雪深监测系统中具有较大的应用价值。
    Abstract: The Railway Snow Depth Monitoring System plays an important role in ensuring train safety in the severe cold areas. In terms of the distortion of snow depth monitoring data and the possible false alarm caused by the anomalous data of the system, the article analyzed the initial snow depth monitoring data of a railway line, sorted the anomalous data into different types, made data filtering rule, proposed a data filtering algorithm for Railway Snow Depth Monitoring System, and took a simulation testing. The simulation testing result showed that the algorithm could effectively filter out anomalous data and eliminate data jitter, be with significantly applying value.
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  • 期刊类型引用(1)

    1. 黄辉嘉,杨岳,魏晓斌,陈晓. 基于粒子群算法的轨道车辆设备布局优化. 铁路计算机应用. 2018(08): 40-43+52 . 本站查看

    其他类型引用(13)

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出版历程
  • 收稿日期:  2016-02-22
  • 刊出日期:  2016-10-24

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