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为快速、准确地掌握列车的运行状态及未来的运行趋势,需要对列车运行晚点预测方法进行深入研究。文章根据对北京—上海高速铁路(简称:京沪高铁)2020年列车运行数据的分析,包括停站时长对于晚点的影响及不同初始晚点时长下的传播车站数,提出了基于循环神经网络(RNN,Recurrent Neural Network)的全段预测方法,使用同步多对多模式的RNN模型作为基础模型结构,建立列车运行晚点预测模型。在特征值的选择上,采用集成梯度打分法,从多个特征值中选择12个最显著的变量作为模型自变量。采用该模型对京沪高铁2020年晚点数据进行验证,结果表明,该模型在验证集上5 min的误差范围内可以达到89%的准确率,该预测方法可以满足实际生产的需要,有助于调度部门进行科学决策,有利于提升铁路旅客服务质量。 相似文献
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