论文摘要
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.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张琦,陈峰,张涛,袁志明
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
来源: 自动化学报 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
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通信信号研究所
基金: 国家自然科学基金(61790575),中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划课题(N2019G020),中国铁道科学研究院集团有限公司科研课题(2018YJ070,2018YJ076)资助~~
分类号: U284.59;TP183
DOI: 10.16383/j.aas.c190188
页码: 2251-2259
总页数: 9
文件大小: 1543K
下载量: 153
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