典型文献
铁路编组站阶段计划动态调整方法研究
文献摘要：
铁路编组站阶段计划执行过程中的不确定事件导致其无法持续最优,阶段计划动态调整方法对于提高编组站作业效率具有重要意义.研究提出包括时间预测、动态车流推算、计划调整、计划实施、实时信息采集反馈等步骤的阶段计划动态调整流程,通过计算残差相关系数进行数据属性相关性分析和降维处理,利用机器学习方法和神经网络模型预测各阶段作业过程用时,建立基于作业过程用时精准预测的动态车流推算模型,对动态车流推算过程进行符号化描述,提出模型的约束条件和目标函数,设计基于蚁群算法的编组站动态车流推算模型求解算法.结果 表明,作业过程用时预测误差随训练集样本数量增大而逐渐减小,蚁群算法计算时间满足阶段计划动态调整实际应用的需要.
文献关键词：
铁路编组站;阶段计划;车流推算;神经网络;动态调整
中图分类号：
作者姓名：
张岩
作者机构：
中国铁道科学研究院集团有限公司运输及经济研究所,北京 100081
文献出处：
引用格式：
[1]张岩-.铁路编组站阶段计划动态调整方法研究)[J].铁道运输与经济,2022(01):22-29
A类：
车流推算
B类：
铁路编组站,阶段计划,划动,调整方法,执行过程,不确定事件,作业效率,时间预测,计划调整,实时信息,信息采集,整流,数据属性,属性相关性,降维处理,机器学习方法,作业过程,精准预测,符号化,出模,蚁群算法,模型求解,求解算法,预测误差,训练集,样本数量,算法计算,计算时间
AB值：
0.27322
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