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机器学习在铁路列车调度调整中的应用综述
文献摘要：
随着铁路信息化进程的加快,铁路大数据与人工智能技术有力地支撑了我国铁路的高质量发展.本文回顾了近10年机器学习方法在铁路列车调度调整领域的主要研究成果,将列车调度调整问题分为列车晚点状态分析与评估、列车晚点传播预测和列车运行调整智能化决策三个方面,分别总结和分析了机器学习方法在上述三方面的应用情况.在列车晚点状态分析与评估方面,既有研究主要集中于传统统计分析,其描述和预测性能往往有限.在列车晚点传播预测方面,传统机器学习和深度学习方法被应用于晚点致因、晚点持续时长、列车晚点状态演化及晚点恢复预测问题的建模.在列车运行调整智能化决策方面,既有研究主要侧重于运用强化学习、模糊神经网络方法建模,机器学习方法应用于列车调度辅助决策系统仍是研究的主要难点和关键.在归纳了既有研究特征的基础上,展望了机器学习方法在铁路调度调整研究方面的最新动向.以深度学习为代表的高级机器学习应用于列车调度调整智能决策将是未来的发展重点.
文献关键词：
智能铁路;列车运行调整;列车晚点;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
文超;李津;李忠灿;智利军;田锐;宋邵杰
作者机构：
西南交通大学,交通运输与物流学院,成都611756;中土集团福州勘察设计研究院有限公司,福州350013;中国国家铁路集团有限公司调度指挥中心,北京100844;中国铁路广州局集团有限公司调度所,广州510088
文献出处：
引用格式：
[1]文超;李津;李忠灿;智利军;田锐;宋邵杰-.机器学习在铁路列车调度调整中的应用综述)[J].交通运输工程与信息学报,2022(01):1-14
A类：
B类：
铁路列车,列车调度,应用综述,铁路信息化,信息化进程,铁路大数据,大数据与人工智能,地支,国铁,机器学习方法,列车晚点,点状,状态分析,分析与评估,传播预测,列车运行调整,总结和分析,统统,预测性能,深度学习方法,致因,持续时长,强化学习,模糊神经网络,神经网络方法,辅助决策系统,研究特征,铁路调度,最新动向,学习应用,智能决策,发展重点,智能铁路
AB值：
0.291134
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