数据驱动的时间补充优化高铁列车运行

"该文提出了一种数据驱动的时间补充高速铁路列车运行分配模型，通过结合历史列车运行数据，优化已发布的时刻表中的缓冲时间，以提高延误恢复效率。该研究以武汉-广州高铁为例，利用岭回归模型分析站缓冲时间、分段缓冲时间和主要延迟严重程度对延误恢复时间的影响，并提出整数线性规划的TSA模型进行时间补充的优化。应用案例研究表明，优化后的模型可使列车的延误恢复措施平均提升12.9%。" 在高速铁路运营中，延误是常见的问题，严重影响列车运行效率和服务质量。本文针对这一问题，提出了一种创新的时间补充分配(TSA)策略，旨在通过科学分配缓冲时间来改善延误恢复。作者首先分析了中国武汉-广州高铁的真实运行数据，探讨了延误的恢复行为及其关键影响因素。这些因素包括站缓冲时间(BTA)、分段缓冲时间(BTE)和主要延迟严重程度(PD)。 为了量化这些因素对延误恢复时间(RT)的影响，研究者建立了一个岭回归模型。岭回归是一种统计分析方法，能处理多重共线性问题，即变量间高度相关的情况。在此模型中，它用来估计BTA、BTE和PD与RT之间的关系，从而为后续的TSA模型提供理论基础。 随后，基于岭回归模型的结果，文章提出了一个整数线性规划(TSA)模型。这个模型考虑了之前识别出的关键影响因素的量化影响，旨在最小化列车延误，优化各路段和车站的缓冲时间。整数线性规划是一种求解优化问题的有效数学工具，特别适用于处理有约束条件的离散决策问题，如本例中分配给每个车站或区段的具体缓冲时间。 案例研究表明，将提出的TSA模型应用于24列早高峰时段列车的时间表优化，结果显示，平均延误恢复能力提高了12.9%，这表明该模型具有显著的实际应用价值。通过优化时间分配，不仅能够减少因延误导致的连锁反应，还能提高列车运行的稳定性和乘客满意度。 该研究为高速铁路的运行管理提供了新的视角，通过数据驱动的方法改进了时刻表设计，提高了系统的抗干扰能力和运营效率。这一成果对于未来高速铁路系统的规划和调度有着重要的参考意义，有助于在全球范围内提升高速铁路服务的质量和可靠性。