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题名一种调度区段晚点时长的神经网络预测模型
被引量：4
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作者
曾壹
陈峰
金博汇
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机构
中国铁道科学研究院集团有限公司研究生部
中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所
国家铁路智能运输系统工程技术研究中心
北京市华铁信息技术开发总公司
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出处
《铁道标准设计》
北大核心
2019年第3期148-153,共6页
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基金
国家自然科学基金重大项目(61790575)
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文摘
晚点是区段内列车运行受到扰动后出现的时刻表偏移现象,为分析和预测晚点的发生,相关研究通常采用晚点传播分析、实绩数据统计的方法改善模型输出结果。在现有分析方法的基础上,设计了初始晚点和连带晚点的分类方法,将列车在调度区段的开行转化为有向图表示,并通过分析有向弧内的计划时间饱和度,实现了晚点的分类与传播路径的确定。在分类方法提供的数据基础上,提出了晚点预测模型,采用反向传播神经网络预测晚点时长。组合模型使用北京铁路局某调度区段的实际运行数据进行验证,结果表明允许误差为5 min时,神经网络的晚点时长预测准确率为85.5%,网络受突发事件影响较大,模型拟合复杂数据关系的能力需要进一步改善。
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关键词
铁路运输管理
列车运行实绩
有向图
神经网络
晚点传播
晚点时长预测
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Keywords
Railway transportation management
Train operation records
Directed graph
Neural network
Delay propagation
Delay length prediction
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
U292.4
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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