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摘要
高速铁路列车在运行过程中容易受到外部环境的干扰，由于干扰具备随机性、突发性和复杂性，导致列车晚点传播较快，影响范围较广。实现列车晚点精准预测对于提高调度指挥智能化水平具有重要意义。基于沪蓉高速铁路2020年全年列车运行实绩数据，运用LightGBM(Light Gradient Boosting Machine）算法，对列车运行过程中的时间相关特征、历史统计特征、前车相关特征以及其他特征等进行分析，按照影响程度提取重要特征，分别实现列车到达晚点预测和列车出发晚点预测。通过训练集数据调整算法中相关参数，结合动态预测流程实现客运列车全程到发晚点预测；使用测试集数据对模型进行验证评估。结果表明，在允许误差不超过3min的情况下，模型预测精度达到90%以上。同时与多元线性回归模型和XGBoost模型对比，结果表明LightGBM模型预测效果良好。
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单位中国铁道科学研究院集团有限公司
