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基于仿真的高速铁路列车运行图弹性分析
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作者 高杉 廖正文 +2 位作者 苗建瑞 栾晓洁 孟令云 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第8期89-98,共10页
高速铁路是以准时高效为特征的运输方式,然而对于某些线路,由于其繁忙程度高,能力趋于饱和,列车间相互作用紧密,导致对外界干扰的敏感程度高,因此,判断高速铁路繁忙线路列车运行图的抗干扰能力能够满足日常运营要求至关重要。据此,提出... 高速铁路是以准时高效为特征的运输方式,然而对于某些线路,由于其繁忙程度高,能力趋于饱和,列车间相互作用紧密,导致对外界干扰的敏感程度高,因此,判断高速铁路繁忙线路列车运行图的抗干扰能力能够满足日常运营要求至关重要。据此,提出基于列车运行图仿真的弹性分析方法,首先利用基于优化模型的压力测试法,生成实际发车间隔不同的运行图,然后采用基于列车运行调整优化算法的列车运行图仿真,加载运行图实际执行中可能遇到的外界干扰,生成干扰条件下的列车运行调整图,并计算列车总晚点时间、晚点恢复时间、严重晚点列车数和进入天窗列车数,以衡量列车运行图的抗干扰能力。以某繁忙高速铁路为例,着重分析不同实际发车间隔下列车运行图受干扰后的列车运行调整图指标,以此反映运行图的弹性水平,并对未来运行图的编制给予一定指导作用。 展开更多
关键词 列车运行图弹性 压力测试法 列车运行图仿真 动态性能 列车运行干扰
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区段强干扰下的列车运行调整研究 被引量:4
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作者 牛红霞 张大勇 《铁道运输与经济》 北大核心 2019年第2期37-42,共6页
铁路日常运输中不可避免地会受到各类干扰因素影响,当发生强干扰时可能会造成线路不满足行车条件而中断。考虑双线铁路某方向线路受强干扰影响无法行车,上下行列车共用该区段一条线路的情景,以事件-活动网络抽象列车在区间内的运行及站... 铁路日常运输中不可避免地会受到各类干扰因素影响,当发生强干扰时可能会造成线路不满足行车条件而中断。考虑双线铁路某方向线路受强干扰影响无法行车,上下行列车共用该区段一条线路的情景,以事件-活动网络抽象列车在区间内的运行及站内停站,考虑各类运输组织条件,构建混合整数规划模型进行列车运行调整。根据模型特点采用CPLEX进行求解,以郑西高速铁路实际列车运行数据为例进行验证,给出8种不同场景下的运行调整方案。结果表明,该模型能够在短时间内得到高质量的解,是解决强干扰条件下的列车运行调整问题的一种有效方法。 展开更多
关键词 铁路运输 列车运行干扰 区间中断 事件-活动网络 列车运行调整 混合整数规划
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运行干扰条件下的列车追踪运行仿真 被引量:1
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作者 徐启禄 硕士 《城市轨道交通研究》 北大核心 2011年第11期72-75,共4页
我国铁路长期处于运输能力供需矛盾紧张的局面,优化列车运行、充分利用我国铁路能力,是我国铁路运输组织优化需要重点解决的难题。研究当列车运行受到干扰后,对后行追踪列车运行建立运行模型和算法,并对列车的运行进行仿真,为路网列车... 我国铁路长期处于运输能力供需矛盾紧张的局面,优化列车运行、充分利用我国铁路能力,是我国铁路运输组织优化需要重点解决的难题。研究当列车运行受到干扰后,对后行追踪列车运行建立运行模型和算法,并对列车的运行进行仿真,为路网列车在非正常情况下的列车运行控制提供指导。 展开更多
关键词 列车运行干扰 列车追踪 运行仿真
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路网中的列车节能操纵优化方法研究 被引量:18
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作者 付印平 高自友 李克平 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2009年第4期90-96,共7页
在铁路网络中,列车运行通过车站时可能会受到其他运行线列车运行的干扰,本文对列车运行受干扰时的节能操纵优化进行了研究.根据问题的数学描述和列车运行动力学方程,建立了最优化模型,并采用变长度染色体遗传算法,结合工况序列表,对问... 在铁路网络中,列车运行通过车站时可能会受到其他运行线列车运行的干扰,本文对列车运行受干扰时的节能操纵优化进行了研究.根据问题的数学描述和列车运行动力学方程,建立了最优化模型,并采用变长度染色体遗传算法,结合工况序列表,对问题进行了求解.通过仿真计算,给出了受干扰时列车运行的速度距离曲线,与无干扰时的速度距离曲线进行了比较,分析了速度、时间之间的相互变化,并结合能耗距离曲线,揭示了列车节能操纵的一些原则,最后将运算结果与其他方法计算出的结果进行了比较.比较结果表明,变长度染色体遗传算法是一个有效的算法,可以很好地应用在列车节能操纵优化的研究中. 展开更多
关键词 列车节能操纵 遗传算法 工况序列表 列车运行干扰
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基于强化学习的干扰条件下高速铁路时刻表调整研究 被引量:6
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作者 庞子帅 王丽雯 彭其渊 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期279-289,共11页
研究干扰条件下列车时刻表调整对提高高速铁路实时调度指挥决策水平和行车组织效率具有重要意义。本文基于数据驱动的优化方法研究干扰条件下列车时刻表调整,旨在提升时刻表调整模型实时应用效果。考虑列车运行约束,以列车晚点时间最小... 研究干扰条件下列车时刻表调整对提高高速铁路实时调度指挥决策水平和行车组织效率具有重要意义。本文基于数据驱动的优化方法研究干扰条件下列车时刻表调整,旨在提升时刻表调整模型实时应用效果。考虑列车运行约束,以列车晚点时间最小为目标,基于强化学习近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)模型提出列车时刻表实时调整方法。建立列车运行仿真环境,PPO智能体与环境不断交互贪婪搜索使目标函数最优的策略。分别使用随机干扰案例和我国武广高速铁路实际数据中干扰案例测试PPO模型的性能及效率。结果表明:PPO模型优于其他常见的强化学习模型,以及调度员现场决策方案(由历史数据获得),PPO模型至少可减少13%的列车晚点时间;PPO模型收敛速度明显优于其他常用强化学习模型;PPO得到解的质量与最优解仅相差约2%,且相比于得到最优解的速度具有明显提升,使其能更好地应用于实时决策。 展开更多
关键词 铁路运输 时刻表调整 PPO模型 高速列车 列车运行干扰
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