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铁路编组站动态配流分层模型
被引量：
9
1
作者
马亮
郭进
陈光伟
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第2期87-95,共9页
为了使编组站动态配流充分考虑实际解体和编组作业过程,首先基于约束程序中的累积调度和字典序多目标优化理论,按照配流成功的出发列车优先级总和最大、车辆在站平均中转停留时间最小和资源利用率最高3个目标函数的字典序,建立适应于不...
为了使编组站动态配流充分考虑实际解体和编组作业过程,首先基于约束程序中的累积调度和字典序多目标优化理论,按照配流成功的出发列车优先级总和最大、车辆在站平均中转停留时间最小和资源利用率最高3个目标函数的字典序,建立适应于不同解体方式的动态配流字典序多目标累积调度模型,并设计约束传播与多点结构化搜索相结合的混合算法迭代求解,得到解编顺序和初步配流方案;然后,以出发列车车流来源总数最少为目标函数,建立二次配流整数规划模型,并设计贪婪算法对初步配流方案优化。算例结果表明,采用给出的编组站动态配流分层模型和求解算法,可提高铁路编组站的解编调车作业效率和配流方案兑现率。
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关键词
铁路运输
编组站
动态配流
到发车流
解体
编组
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职称材料
基于BIRCH-LKD的在站车辆中时异常检测算法
被引量：
1
2
作者
张晓栋
董宝田
陈光伟
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期1122-1128,共7页
针对铁路车辆在站中转作业异常较多的情况,提出基于BIRCH-LKD的在站车辆中时异常检测算法.该算法以车辆中时序列为研究对象,不考虑异常值的具体形式,对序列分组,引入中时序列特征向量,做类球形簇转化;采用基于划分的显性异常检测方法得...
针对铁路车辆在站中转作业异常较多的情况,提出基于BIRCH-LKD的在站车辆中时异常检测算法.该算法以车辆中时序列为研究对象,不考虑异常值的具体形式,对序列分组,引入中时序列特征向量,做类球形簇转化;采用基于划分的显性异常检测方法得到中时序列特征向量的聚类特征树,查找序列显性异常,缩小异常检测范围;利用隐性异常检测算法计算剩余数据对象的K距离,根据距离差值变化规律,筛选序列隐性异常;最后,利用中时序列中位数异常判定条件,排除下界异常,实现中时序列的异常检测.实验结果表明,该算法检出率高,能够快速识别中时序列异常值,有效率达85%以上,去除异常值后的中时序列符合实际情况的趋势且更加平稳.
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关键词
车辆中时
异常检测
BIRCH聚类算法
K距离
时间序列
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职称材料
题名
铁路编组站动态配流分层模型
被引量：
9
1
作者
马亮
郭进
陈光伟
机构
西南交通大学
信息
科学与
技术
学院
中国铁路总公司中国铁路总公司信息技术中心
出处
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第2期87-95,共9页
基金
铁道部科技研究开发计划重大项目(2010X010,2012X003-A)
文摘
为了使编组站动态配流充分考虑实际解体和编组作业过程,首先基于约束程序中的累积调度和字典序多目标优化理论,按照配流成功的出发列车优先级总和最大、车辆在站平均中转停留时间最小和资源利用率最高3个目标函数的字典序,建立适应于不同解体方式的动态配流字典序多目标累积调度模型,并设计约束传播与多点结构化搜索相结合的混合算法迭代求解,得到解编顺序和初步配流方案;然后,以出发列车车流来源总数最少为目标函数,建立二次配流整数规划模型,并设计贪婪算法对初步配流方案优化。算例结果表明,采用给出的编组站动态配流分层模型和求解算法,可提高铁路编组站的解编调车作业效率和配流方案兑现率。
关键词
铁路运输
编组站
动态配流
到发车流
解体
编组
Keywords
Railway transportation Marshalling station Dynamic traffic assignment Inbound and outbound traffic flow Break-up of trains Formation
分类号
U292.16 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于BIRCH-LKD的在站车辆中时异常检测算法
被引量：
1
2
作者
张晓栋
董宝田
陈光伟
机构
北京交通大学交通运输学院
中国铁路总公司中国铁路总公司信息技术中心
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期1122-1128,共7页
基金
中国铁路总公司(省部级)科技研究开发计划课题(2014X009-A)
文摘
针对铁路车辆在站中转作业异常较多的情况,提出基于BIRCH-LKD的在站车辆中时异常检测算法.该算法以车辆中时序列为研究对象,不考虑异常值的具体形式,对序列分组,引入中时序列特征向量,做类球形簇转化;采用基于划分的显性异常检测方法得到中时序列特征向量的聚类特征树,查找序列显性异常,缩小异常检测范围;利用隐性异常检测算法计算剩余数据对象的K距离,根据距离差值变化规律,筛选序列隐性异常;最后,利用中时序列中位数异常判定条件,排除下界异常,实现中时序列的异常检测.实验结果表明,该算法检出率高,能够快速识别中时序列异常值,有效率达85%以上,去除异常值后的中时序列符合实际情况的趋势且更加平稳.
关键词
车辆中时
异常检测
BIRCH聚类算法
K距离
时间序列
Keywords
wagon operation time（WOT）
anomaly detection
BIRCH clustering
K-distance
time series
分类号
U292.16 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
铁路编组站动态配流分层模型
马亮
郭进
陈光伟
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
9
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职称材料
2
基于BIRCH-LKD的在站车辆中时异常检测算法
张晓栋
董宝田
陈光伟
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
1
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