A Cognitive Control Method for Cost-Efficient CBTC Systems With Smart Grids
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Notice bibliographique
Résumé
Communication-based train control (CBTC) systems use wireless local area networks for information transmission between trains and wayside equipment. Since inevitable packet delay and drop are introduced in train-wayside communications, information uncertainties in trains' states will lead to unplanned traction/braking demands, as well as waste in electrical energy. Moreover, with the introduction of regenerative braking technology, power grids in CBTC systems are evolving to smart grids, and cost-aware power management should be employed to reduce the total financial cost of consumed electrical energy. In this paper, a cognitive control method for CBTC systems with smart grids is presented to enhance both train operation performance and cost efficiency. We formulate a cognitive control system model for CBTC systems. The information gap in cognitive control is calculated to analyze how the train-wayside communications affect the operation of trains. The Q-learning algorithm is used in the proposed cognitive control method, and a joint objective function composed of the information gap and the total financial cost is a.pplied to generate optimal policy. The medium-access control layer retry-limit adaption and traction strategy selection are adopted as cognitive actions. Extensive simulation results show that the cost efficiency and train operation performance of CBTC systems are substantially improved using our proposed cognitive control method.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle