基于梯度提升回归树的武广高铁区间晚点恢复策略研究

李津; 文超; 杜雨琪; 徐传玲

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基于梯度提升回归树的武广高铁区间晚点恢复策略研究

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晚点列车区间恢复策略的智能推荐是高速铁路调度指挥自动化的关键技术,对于提高调度员决策效率,提升高速铁路运营控制水平具有十分重要的意义.基于武广高速铁路列车运行实绩数据,运用梯度提升回归树算法(GBRT),以晚点列车进入区间时间、晚点时长、图定运行时间、最短运行时间、历史平均运行时间、前车到达间隔约束和图定到站时间约束为自变量,构建区间晚点恢复策略的预测模型.使用测试集数据对模型进行验证评估,结果表明:模型在测试集上的预测平均绝对误差接近0.5 min,在允许误差不超过2 min的情况下,其预测精度达到95％以上;模型对比评价表明,GBRT模型的预测精度优于随机森林和多元线性回归等常用模型.

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来源
《中国铁路》 |2021年第10期|76-84|共9页
作者
李津; 文超; 杜雨琪; 徐传玲;
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作者单位

西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都 610031;

西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都 610031;

西南交通大学综合交通运输国家地方联合工程实验室四川成都 610031;

滑铁卢大学铁路研究中心加拿大滑铁卢 N2L3G1;

西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都 610031;

西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都 610031;

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正文语种 chi
中图分类列车运行组织及调度工作;
关键词
高速铁路; 晚点恢复; 梯度提升回归树; 列车运行实绩; 数据驱动;

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