高速铁路列车连带晚点的智能预测及特征识别

作者：张琦; 陈峰^*; 张涛; 袁志明

来源：自动化学报, 2019, 45(12): 2251-2259.

DOI：10.16383/j.aas.c190188

• 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

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.

• 单位
  中国铁道科学研究院集团有限公司