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红外线轴温探测系统热轴误报分析及建议 总被引:1,自引:1,他引:0
红外线轴温探测系统是发现车辆热轴,防止热切轴事故,保证铁路运输安全的重要设备。但目前我国红外线轴温探测系统普遍存在着热轴兑现率低,热轴误报率高等缺陷,由于红外线轴温探测系统热轴误报而造成的列车晚点非常普遍,严重影响正常的铁路运输秩序。因此,查找热轴误报原因,提高 相似文献
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列车初始晚点严重程度和运行图冗余时间配置是列车晚点恢复时间长短的重要影响因素。本文基于高速铁路列车运行实绩数据,以初始晚点时间、站停冗余时间和区间冗余时间为变量,使用多层感知器(MLP)和循环神经网络(RNN)建立了列车晚点恢复时间预测模型,并采用基于运行图历史数据的冗余时间近似统计方法来提高统计精度,降低了运行图参数数据采集的工作量成本。基于广深港铁路12个月列车运行实绩数据进行了列车晚点恢复时间预测试验,结果表明允许误差为1 min时,MLP模型预测精度为91.6%;允许误差为3 min时, RNN模型表现更好,预测精度在95%以上。 相似文献
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在高速铁路系统的日常运营中,列车经常受到各种突发事件的干扰而导致晚点,严重影响旅客出行体验。为在短时间内制定出列车运行调整方案并尽可能缩短列车晚点时间,提出一种将深度强化学习与整数规划模型相结合的列车智能调度调整方法(DDDQN)。首先,将线路划分为多个轨道区段相连接的形式,并基于车间作业调度问题,以最小化所有列车总晚点时间为目标,构建描述列车运行过程的整数规划模型。之后,将各列车视为智能体,根据实际运营需求定义了多智能体的状态、动作以及回报函数,并构造了2个深度神经网络以近似值函数。最后,结合上述整数规划模型设计了DDDQN的训练方法,先利用智能体在仿真环境中探索求出问题可行解,并通过2个神经网络之间的“互馈”机制,实现神经网络参数的更新。在此基础上求解整数规划模型,即可在短时间内得到问题最优解。利用京张高铁实际线路数据和运营数据进行仿真实验,通过比较3种不同求解方法在10个不同突发事件场景下得到的列车总晚点时间和求解时间,验证了所提出的DDDQN模型可以在短时间内得到问题的最优解,可降低至多30.43%的列车晚点时间以及至多68.33%的求解时间。DDDQN为提升高速铁路系统在突发... 相似文献
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高速铁路行车组织具有高速度、高密度的特点。在高速铁路区间设置一定数量的渡线,能增加对晚点列车运行调整的灵活性。根据高速铁路列车开行模式,讨论了在高速列车晚点和中速列车晚点两种情况下高速铁路利用区间渡线组织列车越行的方案,量化分析区间渡线在晚点列车运行调整中所起的作用。 相似文献
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晚点是区段内列车运行受到扰动后出现的时刻表偏移现象,为分析和预测晚点的发生,相关研究通常采用晚点传播分析、实绩数据统计的方法改善模型输出结果。在现有分析方法的基础上,设计了初始晚点和连带晚点的分类方法,将列车在调度区段的开行转化为有向图表示,并通过分析有向弧内的计划时间饱和度,实现了晚点的分类与传播路径的确定。在分类方法提供的数据基础上,提出了晚点预测模型,采用反向传播神经网络预测晚点时长。组合模型使用北京铁路局某调度区段的实际运行数据进行验证,结果表明允许误差为5 min时,神经网络的晚点时长预测准确率为85.5%,网络受突发事件影响较大,模型拟合复杂数据关系的能力需要进一步改善。 相似文献
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近年来.英国的铁路运输因其运行缺乏可靠保障而备受诟病。自2000年发生了一次严重的出轨事故后更是雪上加霜,该事故导致了临时铁路封闭、大范围的限速、车次取消和旅客乘车时间的延长。 相似文献