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高速铁路故障分类及其影响列车数模型
被引量：
19
1
作者
黄平
彭其渊
+1 位作者
文超
李忠灿
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第S2期46-53,共8页
准确衡量高速铁路(HSR)系统故障的影响,对于提高高速铁路行车调度指挥水平和运营管理质量具有重要意义。基于武汉—广州高速铁路列车运行实际数据,提取故障影响晚点列车运行序列;运用K-Means聚类算法根据故障自身及运行图特征将其聚为4...
准确衡量高速铁路(HSR)系统故障的影响,对于提高高速铁路行车调度指挥水平和运营管理质量具有重要意义。基于武汉—广州高速铁路列车运行实际数据,提取故障影响晚点列车运行序列;运用K-Means聚类算法根据故障自身及运行图特征将其聚为4个不同类别,利用5类常见分布模型对训练集影响列车数分布进行拟合;以柯尔莫可洛夫-斯米洛夫(K-S)检验结果为模型拟合优度的比选依据,建立高速铁路故障影响列车数分布模型。测试集数据对拟合模型校验结果表明:测试数据集分布与拟合的最优模型分布一致,所建模型可以用于高速铁路实时调度指挥过程中故障影响列车数的估计。
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关键词
高速铁路(HSR)
故障
影响列车数
K-MEANS算法
分布模型
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职称材料
题名
高速铁路故障分类及其影响列车数模型
被引量：
19
1
作者
黄平
彭其渊
文超
李忠灿
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
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第S2期46-53,共8页
基金
国家自然科学基金资助(71871188)
国家重点研发计划(2017YFB1200701)
+1 种基金
四川省科技厅应用基础研究项目(2018JY0567)
西南交通大学博士研究生创新基金资助(D-CX201827)
文摘
准确衡量高速铁路(HSR)系统故障的影响,对于提高高速铁路行车调度指挥水平和运营管理质量具有重要意义。基于武汉—广州高速铁路列车运行实际数据,提取故障影响晚点列车运行序列;运用K-Means聚类算法根据故障自身及运行图特征将其聚为4个不同类别,利用5类常见分布模型对训练集影响列车数分布进行拟合;以柯尔莫可洛夫-斯米洛夫(K-S)检验结果为模型拟合优度的比选依据,建立高速铁路故障影响列车数分布模型。测试集数据对拟合模型校验结果表明:测试数据集分布与拟合的最优模型分布一致,所建模型可以用于高速铁路实时调度指挥过程中故障影响列车数的估计。
关键词
高速铁路(HSR)
故障
影响列车数
K-MEANS算法
分布模型
Keywords
high-speed
railway(HSR)
disruption
affected
trains
number
K-Means
algorithm
distribution
model
分类号
U279 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高速铁路故障分类及其影响列车数模型
黄平
彭其渊
文超
李忠灿
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
19
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