高速铁路列车连带晚点的智能预测及特征识别 被引量：15

1

作者 张琦 陈峰 +1 位作者 张涛 袁志明 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期2251-2259,共9页

列车晚点预测及分析直接服务于高速铁路调度指挥,是列车晚点研究的重点内容.通过对列车晚点传播结构及传播规律的分析,提出了一种高速铁路列车连带晚点的智能预测及特征识别方法.首先利用列车晚点自身传播及相邻线列车晚点传播的关系,... 列车晚点预测及分析直接服务于高速铁路调度指挥,是列车晚点研究的重点内容.通过对列车晚点传播结构及传播规律的分析,提出了一种高速铁路列车连带晚点的智能预测及特征识别方法.首先利用列车晚点自身传播及相邻线列车晚点传播的关系,构建基于小波神经网络的列车连带晚点递阶预测模型;然后利用列车晚点波动的线性组合方程及其结构向量,进行列车连带晚点影响值的量化;最后综合连带晚点的实际值、预测值和影响值,将晚点分为严重晚点、消散晚点、潜在晚点、一般晚点四种类型.成渝高铁的实例数据表明,小波神经网络的预测结果具有较高精度,连带晚点的分类结果也比较符合实际,能够为高速铁路列车连带晚点的运行调整提供数据支撑. 展开更多

关键词 铁路运输 高速铁路 列车连带晚点 晚点预测 特征识别 神经网络

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铁路列车晚点时间预测方法研究 被引量：9

2

作者 石晶 彭其渊 +2 位作者 文超 郭一唯 刘岭 《铁道运输与经济》 北大核心 2020年第7期33-39,共7页

列车晚点预测是对列车运行干扰和晚点传播等影响程度的预估,可以辅助调度人员决策,优化旅客出行链,提高运输质量和安全性。分析列车晚点时间传播规律,构建列车晚点时间被动关系网,表示列车到达、出发时刻的制约关系。以武广高速铁路列... 列车晚点预测是对列车运行干扰和晚点传播等影响程度的预估,可以辅助调度人员决策,优化旅客出行链,提高运输质量和安全性。分析列车晚点时间传播规律,构建列车晚点时间被动关系网,表示列车到达、出发时刻的制约关系。以武广高速铁路列车为例,分析列车晚点时间分布规律,以此作为晚点预测的基础数据。基于广义回归模型公式,利用Logistic回归模型和Poisson回归模型分别预测相邻、相间列车晚点时间。回归模型的预测精度比较结果表明,利用Logistic回归模型预测相邻晚点时间精度较高,预测结果与真实值大小、范围和变化趋势吻合度较好,具有较好的预测效果。 展开更多

关键词 铁路列车 晚点传播 晚点预测 广义回归模型 晚点分布

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高速铁路列车晚点时间实时预测的神经网络模型 被引量：10

3

作者 黄平 文超 +2 位作者 李忠灿 杨宇翔 彭其渊 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第S1期20-26,共7页

准确地预测高速列车晚点时间对提高高速铁路实时调度指挥水平及运输服务质量有重要意义。以武汉-广州高速铁路(HSR)列车运行实绩数据为基础,建立基于循环神经网络(RNN)的列车晚点预测模型。该模型中,按照列车实际运行顺序输入RNN以利用... 准确地预测高速列车晚点时间对提高高速铁路实时调度指挥水平及运输服务质量有重要意义。以武汉-广州高速铁路(HSR)列车运行实绩数据为基础,建立基于循环神经网络(RNN)的列车晚点预测模型。该模型中,按照列车实际运行顺序输入RNN以利用其反馈机制学习到相邻列车间相互作用关系。基于平均绝对误差(MAE)以及平均绝对百分误差(MAPE)评估模型的预测能力。结果表明:提出的深度学习模型预测精度明显高于人工神经网络、支持向量回归及马尔科夫等已有列车晚点时间预测模型。 展开更多

关键词 高速铁路(HSR) 列车运行实绩 晚点预测 循环神经网络(RNN) 列车相互作用

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数据驱动的列车晚点传播研究 被引量：3

4

作者 文超 李忠灿 +3 位作者 黄平 田锐 牟玮玮 李力 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第S02期1-9,共9页

为分析和总结铁路列车晚点传播问题的最新进展,深入研究数据驱动方法的应用情况,首先,阐述晚点传播问题内涵,了解晚点传播过程;其次,简要分析基于传统数学模型驱动的晚点传播研究情况;然后,重点综述列车晚点传播的数据驱动模型,针对晚... 为分析和总结铁路列车晚点传播问题的最新进展,深入研究数据驱动方法的应用情况,首先,阐述晚点传播问题内涵,了解晚点传播过程;其次,简要分析基于传统数学模型驱动的晚点传播研究情况;然后,重点综述列车晚点传播的数据驱动模型,针对晚点预测和晚点恢复2个关键问题,分析统计模型、智能计算和机器学习3类数据驱动方法的应用情况;最后,总结已有研究存在的4方面不足,指出未来研究的趋势。结果表明:基于人工智能、深度学习构建列车晚点传播及恢复模型可以辅助调度员提高调度决策质量,降低调度员工作负荷。 展开更多

关键词 铁路 列车运行实绩 晚点预测 晚点恢复 晚点传播 数据驱动模型

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基于数据分析的铁路列车到达晚点预测模型 被引量：4

5

作者 牟玮玮 侯亚飞 《综合运输》 2019年第6期64-69,74,共7页

准确估计列车的实际晚点时间对于列车运行图制定、列车调度员决策具有重要意义。为此,以荷兰铁路列车运行实际数据为研究基础,根据列车实际运行数据选择自变量,以列车的实际晚点时间为因变量,建立列车晚点的随机森林预测模型,并以BP神... 准确估计列车的实际晚点时间对于列车运行图制定、列车调度员决策具有重要意义。为此,以荷兰铁路列车运行实际数据为研究基础,根据列车实际运行数据选择自变量,以列车的实际晚点时间为因变量,建立列车晚点的随机森林预测模型,并以BP神经网络模型作为对比,结果表明随机森林模型预测误差稳定,预测精度较高,比传统的神经网络方法取得了更好的预测效果。 展开更多

关键词 数据分析 晚点预测 随机森林 神经网络 列车实际运行数据

原文传递

基于多阶段特征优选的高速铁路列车晚点预测模型

6

作者 李建民 许心越 丁忻 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期219-229,共11页

为克服大规模高维数据集不相关和冗余信息对列车晚点预测模型性能的影响,提出一种融合多阶段(MS)特征优选方法和改进深度神经网络(IDNN)模型的高速铁路列车晚点预测模型(简称MS-IDNN模型)。首先,利用MS特征优选方法,基于列车运行实绩提... 为克服大规模高维数据集不相关和冗余信息对列车晚点预测模型性能的影响,提出一种融合多阶段(MS)特征优选方法和改进深度神经网络(IDNN)模型的高速铁路列车晚点预测模型(简称MS-IDNN模型)。首先,利用MS特征优选方法,基于列车运行实绩提取影响列车晚点的相关特征,构建初始特征集,并对其进行数据清洗和特征优选,生成最优特征子集;其次,将列车晚点特征映射为IDNN模型的神经元,采取全连接方式提取特征间的交互关系,并叠加多个浅层神经网络以克服深度神经网络反向传播过程中梯度消失的缺陷,实现列车到达晚点的精准预测;最后,以武广高速铁路列车运行实绩为例,验证MS-IDNN模型的有效性。结果表明:相比初始特征集,构建得到的最优特征子集特征维度降低了54.29%;相比6种基线模型,MS-IDNN模型的平均绝对误差和均方根误差分别至少降低4.85%和8.97%,在沿线至少66.66%的车站中表现出更高的预测性能;MS-IDNN模型能够有效剔除数据集中的不相关和冗余信息,提升列车晚点预测精度。 展开更多

关键词 高速铁路 晚点预测 多阶段特征优选 深度神经网络 反向传播

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基于改进RF-XGBoost算法的列车运行晚点预测研究

7

作者 刘鲁岳 肖宝弟 岳丽丽 《铁道标准设计》 北大核心 2023年第3期38-43,共6页

为度量列车晚点造成的影响,将传统随机森林(RF)与极端梯度提升树(XGBoost)相结合,采用改进的RF-XGBoost算法对高铁列车运行晚点进行预测。以济青高铁为例,将其原始数据预处理并根据特征重要度排序,选取前7个参数组成晚点特征自变量,以... 为度量列车晚点造成的影响,将传统随机森林(RF)与极端梯度提升树(XGBoost)相结合,采用改进的RF-XGBoost算法对高铁列车运行晚点进行预测。以济青高铁为例,将其原始数据预处理并根据特征重要度排序,选取前7个参数组成晚点特征自变量,以预测到站晚点时间为因变量。将列车实际到达时间等7个特征变量输入RF-XGBoost预测模型中参与训练。前200次列车的晚点预测结果表明:预测晚点与实际晚点时间的曲线变化趋势大致相同。相较于XGBoost算法,本文提出的方法MAE和RMSE值分别降低60.5%与44.8%, R2值提高14.6%,且在允许预测误差5 min的范围内,精度达到97.78%,此方法拥有更优的晚点时长预测性能,对铁路实时调度与提升客运质量至关重要。 展开更多

关键词 高速铁路 特征选择 随机森林 晚点预测 XGBoost算法

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京沪高铁列车运行晚点预测方法研究 被引量：1

8

作者 张红斌 李军 陈亚茹 《铁路计算机应用》 2022年第5期1-6,共6页

为快速、准确地掌握列车的运行状态及未来的运行趋势,需要对列车运行晚点预测方法进行深入研究。文章根据对北京—上海高速铁路(简称:京沪高铁)2020年列车运行数据的分析,包括停站时长对于晚点的影响及不同初始晚点时长下的传播车站数,... 为快速、准确地掌握列车的运行状态及未来的运行趋势,需要对列车运行晚点预测方法进行深入研究。文章根据对北京—上海高速铁路(简称:京沪高铁)2020年列车运行数据的分析,包括停站时长对于晚点的影响及不同初始晚点时长下的传播车站数,提出了基于循环神经网络(RNN,Recurrent Neural Network)的全段预测方法,使用同步多对多模式的RNN模型作为基础模型结构,建立列车运行晚点预测模型。在特征值的选择上,采用集成梯度打分法,从多个特征值中选择12个最显著的变量作为模型自变量。采用该模型对京沪高铁2020年晚点数据进行验证,结果表明,该模型在验证集上5 min的误差范围内可以达到89%的准确率,该预测方法可以满足实际生产的需要,有助于调度部门进行科学决策,有利于提升铁路旅客服务质量。 展开更多

关键词 京沪高铁 晚点预测 循环神经网络 全段预测 集成梯度

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状态空间下列车区段晚点预测误差控制 被引量：1

9

作者 张路凯 冯雪松 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期494-500,508,共8页

考虑区段间信息级联效应,提出一种状态空间下的列车晚点预测误差控制分析架构.应用拟合回归方法处理运行统计数据以确定常微分方程组,根据现代控制理论设计一种减小误差的线性二次调节器,并通过推导论证为所提方法提供合理性支撑.设计... 考虑区段间信息级联效应,提出一种状态空间下的列车晚点预测误差控制分析架构.应用拟合回归方法处理运行统计数据以确定常微分方程组,根据现代控制理论设计一种减小误差的线性二次调节器,并通过推导论证为所提方法提供合理性支撑.设计了双温模拟退火算法以获取调节器的优化参数,并结合SIMULINK环境实现仿真计算.结果表明,相较于传统贝叶斯网络预测方法,所提出的状态空间分析方法对各项误差性能指标具有不同程度的改善,且在平均误差值、数据需求量和运算时间等计算指标上具有优势. 展开更多

关键词 交通信息工程及控制 运行区段 晚点预测 误差控制 参数优化 双温模拟退火算法

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基于GBDT的列车晚点时长预测模型研究 被引量：9

10

作者 廖璐 张亚东 +2 位作者 葛晓程 郭进 禹倩 《铁道标准设计》 北大核心 2021年第8期149-154,176,共7页

准点率是衡量英国铁路服务质量的关键指标之一。列车晚点时长的准确预测,尤其是旅客列车,对调度指挥工作具有重要意义。基于对英国WCML列车实际运行数据分析,提出一种列车晚点时长预测方法:通过时间事件图分析影响晚点的因素,交叉验证... 准点率是衡量英国铁路服务质量的关键指标之一。列车晚点时长的准确预测,尤其是旅客列车,对调度指挥工作具有重要意义。基于对英国WCML列车实际运行数据分析,提出一种列车晚点时长预测方法:通过时间事件图分析影响晚点的因素,交叉验证法确定模型重要参数,以列车的车站晚点偏差值为自变量建立晚点时长预测的GBDT模型。对测试数据集的预测结果表明,允许误差3min以内,模型预测精度达到99.76%。决策树模型、随机森林模型、基于默认参数的GBDT模型预测结果对比表明,调整参数后的GBDT模型预测精度更高,性能更优。同时基于预测模型的重要度排序,得到影响列车晚点的关键因素为列车前一站的晚点偏差值。 展开更多

关键词 铁路运输 晚点时长预测 GBDT 时间事件图 列车运行实绩

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考虑致因的初始晚点影响列车数预测模型研究

11

作者 王圣洁 刘乾义 +2 位作者 文超 李忠灿 田文华 《综合运输》 2024年第2期105-110,共6页

不同的晚点致因会导致晚点传播的差异性,造成不同的初始晚点影响列车数。考虑详细的初始晚点致因可以提高晚点预测的精度。基于武广高铁实绩和晚点原因记录数据,结合既有晚点预测研究并分析晚点传播机理,确定初始晚点影响列车数的影响... 不同的晚点致因会导致晚点传播的差异性,造成不同的初始晚点影响列车数。考虑详细的初始晚点致因可以提高晚点预测的精度。基于武广高铁实绩和晚点原因记录数据,结合既有晚点预测研究并分析晚点传播机理,确定初始晚点影响列车数的影响因素。运用自然语言处理技术,将晚点致因文本数据转化为向量数据,建立了不同致因-初始晚点影响列车数的混合神经网络预测模型。为验证模型效果,对比不同算法以及同一算法在考虑致因前后的预测精度,结果显示:本文提出的混合神经网络模型预测准确率最高。当以平均绝对误差和均方根误差作为评价指标时,所有的算法在考虑晚点致因后预测精度均有明显提升。 展开更多

关键词 铁路运输 晚点影响预测 晚点致因 初始晚点影响列车数 自然语言处理 神经网络

原文传递

技术站列车晚点时间预测方法 被引量：6

12

作者 孙略添 宋瑞 +1 位作者 何世伟 殷玮川 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期94-98,126,共6页

准确地对技术站整体列车到达晚点时间进行预测不仅可以为技术站调度预警,也可以为车站合理安排列车进路预留时间,从而尽可能保证货物运到期限,对技术站能力的提高和铁路货运市场的保证具有重要意义.本文分析技术站列车到达晚点情况和技... 准确地对技术站整体列车到达晚点时间进行预测不仅可以为技术站调度预警,也可以为车站合理安排列车进路预留时间,从而尽可能保证货物运到期限,对技术站能力的提高和铁路货运市场的保证具有重要意义.本文分析技术站列车到达晚点情况和技术站列车晚点的主要影响因素.建立GM(1,2)模型对列车晚点时间进行预测,再利用马尔可夫矩阵进行误差修正,确定目标所处区间范围,往复预测并修正,使未来一段时间内的模糊预测结果准确地落在预测区间内;同时利用径向基神经网络(RBF)对数据进行插值扩充,从而对晚点时间进行精确预测,平均相对误差保持在3%以下.最后分析比较了两种预测方法的优劣并分别指出了预测方法的适用范围. 展开更多

关键词 铁路运输 晚点时间预测 灰色马尔可夫模型 径向基神经网络 技术站列车

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一种调度区段晚点时长的神经网络预测模型 被引量：3

13

作者 曾壹 陈峰 金博汇 《铁道标准设计》 北大核心 2019年第3期148-153,共6页

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... 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。 展开更多

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

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高铁故障晚点时间预测的支持向量回归模型 被引量：3

14

作者 汤轶雄 徐传玲 +2 位作者 文超 李忠灿 宋邵杰 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第S02期18-23,共6页

为准确预测高速铁路(HSR)列车故障引起的总晚点时间,基于广铁集团高速铁路列车晚点实绩数据,分别运用软间隔支持向量机回归(ε-SVR)和容错比支持向量机回归(ν-SVR)方法以初始晚点时间、影响列车数、晚点致因为自变量,总晚点时间为因变... 为准确预测高速铁路(HSR)列车故障引起的总晚点时间,基于广铁集团高速铁路列车晚点实绩数据,分别运用软间隔支持向量机回归(ε-SVR)和容错比支持向量机回归(ν-SVR)方法以初始晚点时间、影响列车数、晚点致因为自变量,总晚点时间为因变量构建SVR模型。使用测试数据进行模型预测能力评估,结果表明:在20%相对允许误差范围内,ε-SVR和ν-SVR模型的预测精度均超过了0.8,且ν-SVR模型的预测精度要高于ε-SVR模型。 展开更多

关键词 高速铁路(HSR) 列车运行实绩 初始晚点 晚点时间预测 支持向量回归(SVR)模型

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基于改进灰色马尔科夫模型的列车晚点预测 被引量：4

15

作者 孙延浩 张琦 +1 位作者 任禹谋 张芸鹏 《计算机仿真》 北大核心 2020年第6期117-121,135,共6页

限速条件下的列车难以用既定速度按图运行进而导致列车晚点,因此需对其晚点时间进行预测,以便调度人员制定和实施相应的调度指挥策略。由于突发事件的随机性,导致限速条件下列车晚点时间难于预测,针对上述问题,结合灰色理论和马尔科夫... 限速条件下的列车难以用既定速度按图运行进而导致列车晚点,因此需对其晚点时间进行预测,以便调度人员制定和实施相应的调度指挥策略。由于突发事件的随机性,导致限速条件下列车晚点时间难于预测,针对上述问题,结合灰色理论和马尔科夫过程的特点,同时利用新信息优先的原理,构建了一种改进的灰色马尔科夫模型,该模型克服了灰色模型对拟合度差和预测精度低的缺点,将构建的模型应用于列车晚点时间的预测,结果表明其预测平均误差相较于粒子群优化灰色模型GM(1,1)的9.68%降到3.91%,验证了模型的可用性和准确性。 展开更多

关键词 铁路运输 列车晚点时间预测 灰色模型 马尔科夫

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