一种调度区段晚点时长的神经网络预测模型

论文摘要

晚点是区段内列车运行受到扰动后出现的时刻表偏移现象,为分析和预测晚点的发生,相关研究通常采用晚点传播分析、实绩数据统计的方法改善模型输出结果。在现有分析方法的基础上,设计了初始晚点和连带晚点的分类方法,将列车在调度区段的开行转化为有向图表示,并通过分析有向弧内的计划时间饱和度,实现了晚点的分类与传播路径的确定。在分类方法提供的数据基础上,提出了晚点预测模型,采用反向传播神经网络预测晚点时长。组合模型使用北京铁路局某调度区段的实际运行数据进行验证,结果表明允许误差为5 min时,神经网络的晚点时长预测准确率为85.5%,网络受突发事件影响较大,模型拟合复杂数据关系的能力需要进一步改善。

论文目录

1 晚点传播的分类方法

1.1 晚点传播的有向图建模

1.2 晚点列车的状态分析方法

1.3 晚点传播分析与分类

2 晚点时长预测模型

2.1 反向传播神经网络原理

2.2 晚点预测模型的神经网络设计

3 模型应用算例

4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 曾壹,陈峰,金博汇

关键词: 铁路运输管理,列车运行实绩,有向图,神经网络,晚点传播,晚点时长预测

来源: 铁道标准设计 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 铁路运输,自动化技术

单位: 中国铁道科学研究院集团有限公司研究生部,中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所,国家铁路智能运输系统工程技术研究中心,北京市华铁信息技术开发总公司

基金: 国家自然科学基金重大项目(61790575)

分类号: TP183;U292.4

DOI: 10.13238/j.issn.1004-2954.201812160002

页码: 148-153

总页数: 6

文件大小: 604K

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一种调度区段晚点时长的神经网络预测模型

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