武广高速铁路列车晚点恢复时间预测的随机森林模型

摘要：

基于列车运行实绩的列车晚点恢复模型是铁路晚点管理的重要内容,是运行图优化和行车指挥的理论基础和依据.为了研究高速列车初始晚点恢复的机理,进行初始晚点恢复预测,本文以武广高速铁路列车运行实绩数据为研究基础,将列车在初始晚点站的晚点时间(PD)、列车晚点后经停各站的总停站缓冲时间(TD)、列车晚点后经停各区间的总区间缓冲时间(RB),以及标识列车是否晚点通过株洲西—长沙南区间的0-1变量(ZC)作为自变量,运用R语言编程建立了以晚点恢复时间(RT)为因变量的高速列车初始晚点恢复随机森林回归模型.对275个测试集数据的预测结果表明:模型允许误差在3 min情况下,模型的预测精度能达到90％以上.随机森林模型与多元线性回归模型、支持向量机模型的对比表明,随机森林模型具有最优的预测精度.

关键词：高速铁路、初始晚点、列车运行实绩、晚点恢复、随机森林模型

所属期刊栏目：40

分类号：U292.4(铁路运输管理工程)

资助基金：国家重点研发计划2017YFB1200701;国家自然科学基金61503311;中国铁路总公司科技开发计划项目2016X008-J

在线出版日期：2018-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1-9