Пазуха, Александр Александрович. Анализ профессиональных рисков при обслуживании и ремонте устройств контактной сети / А. А. Пазуха>. - Текст : электронный // Наука и техника транспорта. - 2020. - № 4. - С. 85-93
Систем. требования: Internet Explorer 4.0.2 и выше. - ЭБ КрИЖТ ИрГУПС
Современные методы подхода к требованиям формирования локомотивных бригад : тематическая подборка / ред. Е. В. Шавыркина ; отв. за выпуск Т. Г. Мирошниченко. - Красноярск : ДЦНТИ, 2009. - Б. ц.. - Текст : непосредственный. Содержание: Вейсбурд, А. С. Машинист-инструктор - важное звено в локомотивном хозяйстве / А. С. Вейсбурд. - С .3 Кирпичников, А. Б. Навести порядок - дело нашей чести / А. Б. Кирпичников. - С .8 Кроневальд, В. Г. Причины и следствие, локомотивщики Октябрьской магистрали обсудили проблемы обеспечения безопасности движения поездов / В. Г. Кроневальд. - С .12 Крохин, М. Н. Эксперимент по интенсивной подготовке локомотивных бригад / М. Н. Крохин. - С .14 Недельчев, В. Н. Пора ломать стереотипы / В. Н. Недельчев. - С .15 Кл.слова: МАНЕВРОВАЯ РАБОТА, ЛОКОМОТИВНЫЕ БРИГАДЫ Новиков, В. Е. Пора делать выводы. специальная комиссия ОАО "РЖД" проверила организацию работы подразделений локомотивного хозяйства Мичуринского отделения Юго-Восточной дороги / В. Е. Новиков. - С .18 Посмитюха, А. А. "Ловушки" для машинистов / А. А. Посмитюха. - С .20 Кл.слова: ПРОЕЗДЫ ЗАПРЕЩАЮЩИХ СИГНАЛОВ ЛОКОМОТИВНЫМИ БРИГАДАМИ Рогова, Т. Н. Локомотиву нужен надежный управляющий : психофизиологические аспекты работы локомотивных бригад, функциональные особенности труда машинистов / Т. Н. Рогова. - С .22 Требуется инициатива с места на контроле - безопасность движения . - С .31 Учитесь властвовать собой! . - С .34 Кл.слова: РЕКОМЕНДАЦИИ ДЛЯ РУКОВОДИТЕЛЕЙ ДЕПО, ДЛЯ МАШИНИСТОВ ИНСТРУКТОРОВ И РАБОТНИКОВ ЛОКОМОТИВНЫХ БРИГАД Учитесь властвовать собой! . - С .36 Шмаков, А. В. Какой запас знаний - такая и отдача в работе. Специалисты ПКБ ЦТ предлагают новую систему оценки уровня знаний для работников локомотивного хозяйства / А. В. Шмаков, А. Г. Ламкин. - С .41 Эксплуатация и техническое обслуживание устройств безопасности и радиосвязи . - С .43 Шоркова, Л. В. Обучающий тренинг "Общение" / Л. В. Шоркова. - С .46 Определение уровня работоспособности членов локомотивных бригад при использовании методов параметрической статистики . - С .47 Организация и проведение профотбора локомотивных бригад для обеспечения безопасности движения . - С .50 Система психофизиологического обеспечения деятельности в локомотивном депо . - С .54 К проблеме оценки функционального состояния машиниста локомотива . - С .57 Психологическая экспертиза локомотивных бригад, допустивших грубые нарушения безопасности движения поездов . - С .58 Звоников, В. М. Значение кабинетов психофизиологической разгрузки и мобилизации / В. М. Звоников, В. П. Потапов, В. А. Трушников. - С .58 Леженкина, Т. И. Психологическая классификация опасныхситуаций в деятельности локомотивных бригад / Т. И. Леженкина. - С .62
Шубинский, Игорь Борисович. Цифровая платформа управления рисками при обеспечении безопасности движения / И. Б. Шубинский, А. М. Замышляев>. - Текст : электронный // АСИ : ежемесячный научно-теоретический и производственно-технический журнал ОАО "Российские железные дороги". - 2021. - № 2. - С. 10-15
. - ISSN 0005-2329 Систем. требования: Internet Explorer 4.0.2 и выше. - ЭБ КрИЖТ ИрГУПС
Рубрики: Цифровая железная дорога Кл.слова (ненормированные): ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ -- БЕЗОПАСНОСТЬ ДВИЖЕНИЯ -- НАДЕЖНОСТЬ -- ТЕХНИЧЕСКИЕ АКТИВЫ -- ЦИФРОВАЯ ПЛАТФОРМА -- БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ -- ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ -- ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ -- ПРОГНОЗИРОВАНИЕ -- ОПАСНЫЕСИТУАЦИИ -- ПОРОГ ВЕРОЯТНОСТИ -- ТОЧНОСТЬ ПРОГНОЗА -- ДОСТОВЕРНОСТЬ ПРОГНОЗА Аннотация: В статье описывается практический опыт применения методов и алгоритмов искусственного интеллекта для прогнозирования опасных событий в хозяйствах инфраструктуры Куйбышевской, Северной и Горьковской железных дорог. Для всех использованных алгоритмов оптимизированы значения индикаторов раннего предупреждения. Лучшие результаты прогнозирования для путевого комплекса показал метод градиентного бустинга на основе решающих деревьев (85 % сходимости прогноза опасного отказа и факта его наличия), для хозяйства автоматики и телемеханики и «Трансэнерго» - бинарное дерево решений (89,9 % и 87 % соответственно сходимости прогноза опасного отказа и факта его наличия). Материалы этих исследований будут использованы как для повышения точности прогнозирования, так и для развития цифровой платформы управления безопасностью движения на железнодорожном транспорте.