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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
- 1
-
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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
-
Keywords
high-speed rail
train operation data
primary delay
number of influenced trains
inverse model
-
分类号
U292.2
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
-
-
题名区域多制式轨道交通运输组织协同模式研究
被引量：16
- 2
-
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作者
彭其渊
罗洁
文雯
文超
-
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
滑铁卢大学
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出处
《交通运输工程与信息学报》
2020年第4期1-10,22,共11页
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基金
国家重点研发计划重点专项课题(2017YFB1200701)
国家自然科学基金项目(U1834209)。
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文摘
采取适宜的运输组织协同模式是提升区域轨道交通系统总体效能和服务质量的重要保障。本文总结了国外部分典型区域轨道交通运输组织协同发展的特征和国内区域多制式轨道交通的发展情况,分析了协同运输组织的主要需求。在此基础上,划分了衡量多制式轨道交通运输组织协同程度的四个等级,提出了完全独立、信息共享、合作协同、主辅协同以及一体化运输组织五种协同模式,阐明了每种模式的协同形式及决策流程,分析了区域轨道交通协同运输处于不同发展阶段下适宜的协同模式,为我国区域多制式轨道交通一体化发展提供了理论基础。
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关键词
多制式轨道交通
运输组织
协同等级
协同模式
-
Keywords
multi-standard rail transit
transportation organization
coordination level
coordination mode
-
分类号
U292.4
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
-
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题名武广高速铁路列车晚点恢复时间预测的随机森林模型
被引量：23
- 3
-
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作者
黄平
彭其渊
文超
杨宇翔
-
机构
西南交通大学交通运输与物流学院
综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室
滑铁卢大学铁路研究中心
亚琛工业大学交通科学研究所
-
出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第7期1-9,共9页
-
基金
国家重点研发计划(2017YFB1200701)
国家自然科学基金(61503311)
中国铁路总公司科技开发计划项目(2016X008-J)
-
文摘
基于列车运行实绩的列车晚点恢复模型是铁路晚点管理的重要内容,是运行图优化和行车指挥的理论基础和依据。为了研究高速列车初始晚点恢复的机理,进行初始晚点恢复预测,本文以武广高速铁路列车运行实绩数据为研究基础,将列车在初始晚点站的晚点时间(PD)、列车晚点后经停各站的总停站缓冲时间(TD)、列车晚点后经停各区间的总区间缓冲时间(RB),以及标识列车是否晚点通过株洲西—长沙南区间的0-1变量(ZC)作为自变量,运用R语言编程建立了以晚点恢复时间(RT)为因变量的高速列车初始晚点恢复随机森林回归模型。对275个测试集数据的预测结果表明:模型允许误差在3min情况下,模型的预测精度能达到90%以上。随机森林模型与多元线性回归模型、支持向量机模型的对比表明,随机森林模型具有最优的预测精度。
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关键词
高速铁路
初始晚点
列车运行实绩
晚点恢复
随机森林模型
-
Keywords
high speed railway
primary delay
real world data of train operation
delay recovery
random forest model
-
分类号
U292.1
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
-
-
题名区域多制式轨道交通复合系统调度指挥模式研究
被引量：12
- 4
-
-
作者
李登辉
彭其渊
文超
-
机构
西南交通大学交通运输与物流学院
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
滑铁卢大学铁路研究中心
-
出处
《铁道运输与经济》
北大核心
2020年第11期97-103,共7页
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基金
国家重点研发计划重点专项课题(2017YFB1200701)
国家自然科学基金项目(U1834209)。
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文摘
区域多制式轨道交通复合系统调度指挥是实现区域内多制式轨道交通协同运输的关键,其对于提升区域内多制式轨道交通协同运输的效率与服务质量具有重要意义。基于现有的单制式轨道交通调度指挥模式,提出独立、合作、混合和一体化4种可能的复合系统调度指挥模式,建立区域多制式轨道交通复合系统调度指挥模式选择指标体系,采用基于VIKOR的复合系统调度指挥模式选择法对独立、混合、合作和一体化4种调度指挥模式进行选择,确定混合调度指挥模式是现阶段的优选模式,为区域多制式轨道交通复合系统调度指挥模式选择提供理论依据。
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关键词
多制式轨道交通
协同运输
调度指挥
熵权
多准则妥协解排序法
-
Keywords
Multi-Mode Rail Transit
Collaborative Transportation
Traffic Control
Entropy Weight
VIKOR
-
分类号
U292.4
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
-
-
题名基于梯度提升回归树的武广高铁区间晚点恢复策略研究
被引量：3
- 5
-
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作者
李津
文超
杜雨琪
徐传玲
-
机构
西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室
西南交通大学综合交通运输国家地方联合工程实验室
滑铁卢大学铁路研究中心
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出处
《中国铁路》
2021年第10期76-84,共9页
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基金
国家自然科学基金(71871188
U1834209)。
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文摘
晚点列车区间恢复策略的智能推荐是高速铁路调度指挥自动化的关键技术,对于提高调度员决策效率,提升高速铁路运营控制水平具有十分重要的意义。基于武广高速铁路列车运行实绩数据,运用梯度提升回归树算法(GBRT),以晚点列车进入区间时间、晚点时长、图定运行时间、最短运行时间、历史平均运行时间、前车到达间隔约束和图定到站时间约束为自变量,构建区间晚点恢复策略的预测模型。使用测试集数据对模型进行验证评估,结果表明:模型在测试集上的预测平均绝对误差接近0.5 min,在允许误差不超过2 min的情况下,其预测精度达到95%以上;模型对比评价表明,GBRT模型的预测精度优于随机森林和多元线性回归等常用模型。
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关键词
高速铁路
晚点恢复
梯度提升回归树
列车运行实绩
数据驱动
-
Keywords
high speed railway(HSR)
delay recovery
gradient boosted regression tree
actual train running result
data driven
-
分类号
U292.4
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
-
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题名高速铁路列车连带晚点产生机理及其判定
被引量：6
- 6
-
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作者
徐传玲
文超
胡瑞
冯永泰
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机构
综合交通运输国家地方联合工程实验室
综合交通大数据应用技术国家工程实验室
滑铁卢大学
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出处
《交通运输工程与信息学报》
2020年第4期31-37,共7页
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基金
四川省科技厅应用基础研究项目(2018JY0567)
国家自然科学基金资助(71871188)。
-
文摘
列车的连带晚点会引起晚点的传播,影响铁路运输服务质量,挖掘列车连带晚点的特征,对于提高列车调度指挥质量具有重要意义。从高速列车和运输资源关系的角度分析了高速列车连带晚点产生的机理,将连带晚点细分为车站间隔连带晚点、区间连带晚点、天窗连带晚点、列车进路连带晚点、动车组接续连带晚点和跨线列车跨线连带晚点六大类,并提出车站间隔连带晚点、动车组接续连带晚点和跨线列车跨线连带晚点的判定准则。最后根据提出的连带晚点判定准则,统计分析了厦深高速铁路惠州南站的到站间隔连带晚点情况,相关分析结果将能支撑调度调整决策。
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关键词
高速列车
连带晚点
运输资源
产生机理
判定准则
-
Keywords
high-speed train
knock-on delay
transportation resources
development mechanism
judgment criteria
-
分类号
U292.41
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
-
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题名基于高速列车运行实绩的致因-初始晚点时长分布模型
被引量：29
- 7
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作者
庄河
文超
李忠灿
汤轶雄
黄平
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机构
西南交通大学交通运输与物流学院
中国铁路总公司运输局
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
滑铁卢大学铁路研究中心
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出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第9期25-31,共7页
-
基金
国家自然科学基金(61503311)
国家重点研发计划(2017YFB1200701)
中国铁路总公司科技开发计划(2016X008-J)
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文摘
高速列车初始晚点时长分布模型是行车指挥决策及相关理论研究的基本依据,具有重要的理论和实践意义。本文基于广铁集团高速列车运行实绩,研究不同致因情况下初始晚点时长的分布模型。以2014—2015年高速列车初始晚点时长为建模数据,通过Kolmogorov-Smirnov检验比选5类典型模型对不同致因导致高速列车初始晚点时长分布曲线的拟合效果,运用R软件对模型参数进行极大似然估计。研究发现:对数正态分布模型拟合效果最优;韦伯分布模型、伽马分布模型拟合效果较好。以2016年初始晚点时长数据进行模型校验,以2014—2016年数据进行双样本同分布检验,结果表明对数正态分布模型总体上能够满足校验数据的拟合度要求,也能通过双样本同分布检验。
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关键词
高速列车
列车运行实绩
初始晚点
分布模型
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Keywords
high-speed trains
train operation records
primary delay
distribution models
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分类号
U292.4
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
-
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题名高速列车晚点预测的机器学习模型
被引量：4
- 8
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作者
胡瑞
文超
张梦颖
徐传玲
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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
《中国铁路》
2020年第11期72-77,共6页
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基金
国家重点研发计划项目(2017YFB1200701)
国家自然科学基金项目(71871188、U1834209)。
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文摘
智能调度是智能高铁技术体系的核心组成部分,准确预测高铁列车晚点时间是智能高铁必须实现的功能,基于列车运行数据开展高铁列车晚点研究已成为热点研究方向。首先介绍高速列车数据来源与构成,对其进行描述性统计;然后综合运用皮尔逊相关系数(Pearson)和Lasso算法对列车数据进行清洗和降维处理;最后运用梯度提升决策树机器学习模型预测列车晚点时间。测试结果显示,综合运用机器学习模型可有效预测高铁列车的晚点时间,对调度决策辅助具有一定的支撑作用。
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关键词
高速铁路
列车晚点
Pearson
Lasso算法
梯度提升决策树
智能调度
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Keywords
HSR
train delay
Pearson
Lasso algorithms
GBDT model
intelligent traffic control
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分类号
U238
[交通运输工程—道路与铁道工程]
U293.12
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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