数据驱动的时间补充优化高铁列车运行
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更新于2024-07-09
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"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。
2021-08-09 上传
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