铁路货运综合生产管理系统设计与关键技术研究

针对目前铁路货运生产系统存在的建设分散、数据共享困难等问题,利用微服务、统一PaaS平台、双活架构等技术,对既有系统进行重构再造,建设铁路货运综合生产管理系统,实现了一线生产与多级管理的集中统一。并结合铁路货运信息化建设实际,对货运信息系统整合集成涉及的关键技术进行了深入研究,对后续实施策略提出了建议。     

基于梯度提升决策树模型的铁路货运装卸时间预测技术

铁路货运装卸时间的精准预测可提升铁路货运系统的调度合理性和服务质量,但装卸时间受多种因素影响。文章针对铁路货运装卸时间预测问题,从铁路货运运单全流程信息中挖掘运单属性与货运装卸时间的关系,以分类与回归树为基础模型,在LightGBM框架下构建梯度提升决策树模型;对铁路货运运单全流程信息中的相关数据进行整合、对数变换、增加特征等预处理,形成运单数据集;采用该数据对构建的模型进行训练,结果表明,构建的模型对货运装卸时间的预测性能优于与其对比的其他机器学习模型。将该模型应用在实际货运装卸业务场景时,实际准确率依旧高于其他对比模型。     

川藏铁路货运管理与物联网技术创新融合应用研究

针对川藏铁路区域地理及人文特点,结合铁路货运管理信息化的建设需求和发展趋势,为实现铁路物流、作业流和信息流的统一,建立货物从受理到交付的全过程服务链条,通过分析铁路货运需求受理、车辆货场进出、货物装卸作业、货运场站站内导航、货运资源管理和集装化用具共享等环节的应用场景,将物联网技术与人工智能、云计算、大数据和现代网络通信等技术相互融合,创新应用,提出川藏铁路一体化智能货运系统架构总体设计,为优化川藏铁路货运组织与管理流程,提升川藏铁路货运服务水平做了有益的探索。     

货运车站物流效率多指标优化方法研究

随着铁路物流需求的增长，客户对铁路物流效率的要求越来越高，而作为铁路物流系统的核心节点，货运车站（简称：车站）承担着巨大的物流压力。为了更加准确有效地优化车站物流效率，文章基于对车站物流过程的分析，提出了货运车站物流效率多指标优化模型和相关优化指标。将该模型应用于实际车站，获得了该车站物流效率优化指标，据此提出了优化建议。应用结果表明，该优化方法可降低车站物流优化的盲目性，为车站物流效率优化提供参考。