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题名高速铁路故障分类及其影响列车数模型
被引量：20
- 1
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作者
黄平
彭其渊
文超
李忠灿
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机构
西南交通大学综合交通运输国家地方联合工程实验室
西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室
滑铁卢大学铁路研究中心
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出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第S2期46-53,共8页
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基金
国家自然科学基金资助(71871188)
国家重点研发计划(2017YFB1200701)
+1 种基金
四川省科技厅应用基础研究项目(2018JY0567)
西南交通大学博士研究生创新基金资助(D-CX201827)
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文摘
准确衡量高速铁路(HSR)系统故障的影响,对于提高高速铁路行车调度指挥水平和运营管理质量具有重要意义。基于武汉—广州高速铁路列车运行实际数据,提取故障影响晚点列车运行序列;运用K-Means聚类算法根据故障自身及运行图特征将其聚为4个不同类别,利用5类常见分布模型对训练集影响列车数分布进行拟合;以柯尔莫可洛夫-斯米洛夫(K-S)检验结果为模型拟合优度的比选依据,建立高速铁路故障影响列车数分布模型。测试集数据对拟合模型校验结果表明:测试数据集分布与拟合的最优模型分布一致,所建模型可以用于高速铁路实时调度指挥过程中故障影响列车数的估计。
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关键词
高速铁路(HSR)
故障
影响列车数
K-MEANS算法
分布模型
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Keywords
high-speed railway(HSR)
disruption
affected trains number
K-Means algorithm
distribution model
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分类号
U279
[机械工程—车辆工程]
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题名高速铁路初始晚点致因-影响列车数分布模型
被引量：7
- 2
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作者
文超
李忠灿
黄平
汤轶雄
蒋朝哲
高磊
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机构
西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室
西南交通大学交通运输与物流学院
滑铁卢大学铁路研究中心
中国铁路总公司调度部
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出处
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第6期1261-1269,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71871188
61503311)
四川省科技厅应用基础研究项目(2018JY0567)
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文摘
为了研究高速铁路列车晚点严重程度,基于统计建模方法建立了高速铁路列车初始晚点不同致因情况下影响列车数的分布模型.首先基于中国铁路广州局集团有限公司的高速铁路列车运行实绩,以2014年至2015年高速列车初始晚点影响列车数为建模数据,比选了5类备选模型对初始晚点影响列车数分布曲线的拟合优度;其次运用R语言估计了模型参数并建立了初始晚点致因-影响列车数分布的逆模型;最后对模型可行性进行了卡方检验,并运用2016年高速列车运行实绩数据进行Kolmogorov-Smirnov双样本检验.研究结果表明:每类致因的逆模型精度都能够通过0.05的显著性水平检验,所建立的分布模型与校验数据是同分布,模型预测结果对初始晚点原因的实际影响列车数匹配度在97%以上.
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关键词
高速铁路
列车运行实绩
初始晚点
影响列车数
逆模型
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Keywords
high-speed rail
train operation data
primary delay
number of influenced trains
inverse model
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分类号
U292.2
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名高速铁路非正常事件时长分布及场景划分研究
被引量：1
- 3
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作者
刘梦雨
李建民
石睿
许心越
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机构
北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室
北京交通大学交通运输学院
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出处
《铁道运输与经济》
北大核心
2020年第S01期105-110,143,共7页
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基金
国家重点研发计划(2018YFB1201403)
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文摘
为了提高高速铁路应急水平和实时调度能力,采用最大似然法、最小二乘法、矩估计法3种方法对各类型非正常事件的持续时长进行威布尔分布拟合,对拟合效果进行检验与比较,探究各类事件的持续时长特征;以故障发生时刻、持续时长和影响列车数为聚类指标采用模糊C-均值算法划分非正常事件场景。结果表明,矩估计法的威布尔分布模型拟合度最优,不同类型非正常事件持续时长分布差异大;故障持续时长越长,影响列车数越多,故障强度就越大,为非正常事件下列车运行调整提供前瞻性数据支撑。
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关键词
非正常事件
威布尔分布
持续时长
影响列车数
模糊C-均值算法
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Keywords
Abnormal Events
Weibull Distribution
Duration
Number of Interrupted Trains
Fuzzy C-Mean Algorithm
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分类号
U29
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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