广深高速铁路列车分类型晚点预测

论文摘要

为保障高速铁路列车按图行车,降低潜在的行车冲突风险,利用列车运行实绩研究高速铁路列车晚点及其传播特性。首先,通过描述性统计分析广深高铁列车运行实绩数据,得到广深高铁列车运行的初始晚点分布;然后,运用层次聚类算法聚类分析晚点列车,得到4类晚点列车序列,并提取重要的晚点特征变量;最后,基于随机森林模型预测各类晚点列车序列的晚点时间。研究结果表明:结合随机森林模型预测4类晚点列车晚点时间的准确度达到了84%以上。

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类型: 期刊论文

作者: 胡瑞,徐传玲,冯永泰,文超,王全泉

关键词: 高速铁路,列车晚点,数据驱动,层次聚类,随机森林模型

来源: 中国安全科学学报 2019年S2期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑

专业: 铁路运输

单位: 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

基金: 国家自然科学基金资助(71871188,61503311),四川省科技厅应用基础研究项目(2018JY0567)

分类号: U292.41

DOI: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2019.S2.030

页码: 181-186

总页数: 6

文件大小: 643K

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标签：高速铁路论文;  列车晚点论文;  数据驱动论文;  层次聚类论文;  随机森林模型论文;