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數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的高速鐵路列車運(yùn)行調(diào)整理論

包郵 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的高速鐵路列車運(yùn)行調(diào)整理論

出版社:西南交通大學(xué)出版社出版時(shí)間:2020-01-01
開本: 26cm 頁(yè)數(shù): 247頁(yè)
中 圖 價(jià):¥43.9(7.6折) 定價(jià)  ¥58.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的高速鐵路列車運(yùn)行調(diào)整理論 版權(quán)信息

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的高速鐵路列車運(yùn)行調(diào)整理論 本書特色

本書分析了高速列車運(yùn)行數(shù)據(jù)的獲取、篩選方法,研究基于高速鐵路列車運(yùn)行實(shí)績(jī),綜合運(yùn)用現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)方法及模型、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方法、強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論,在解析晚點(diǎn)分布規(guī)律的基礎(chǔ)上重點(diǎn)研究數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的列車晚點(diǎn)傳播與恢復(fù)理論與方法,提出基于冗余時(shí)間運(yùn)用效率及晚點(diǎn)恢復(fù)*化的冗余時(shí)間優(yōu)化布局方法,建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的高速鐵路列車運(yùn)行調(diào)整理論。本書的主要內(nèi)容包括:高速列車晚點(diǎn)的宏觀分布規(guī)律;晚點(diǎn)橫向、縱向傳播的宏觀規(guī)律和微觀機(jī)理;數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的高速列車晚點(diǎn)恢復(fù)模型;基于晚點(diǎn)恢復(fù)的冗余時(shí)間布局方法;本書提煉了團(tuán)隊(duì)基于列車運(yùn)行實(shí)績(jī)開展數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)高速鐵路列車運(yùn)行調(diào)整理論研究的*成果,介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)在鐵路運(yùn)輸組織優(yōu)化領(lǐng)域的結(jié)合與應(yīng)用,能夠豐富我國(guó)鐵路列車調(diào)度指揮理論與技術(shù)體系,具有較高的理論價(jià)值。本書可以作為現(xiàn)場(chǎng)調(diào)度員的參考學(xué)習(xí)用書,強(qiáng)化基于歷史數(shù)據(jù)制定調(diào)度指揮策略、列車運(yùn)行調(diào)整方法的理論和實(shí)踐知識(shí),將為調(diào)度員制定列車運(yùn)行調(diào)整方案、行車組織預(yù)案及實(shí)施應(yīng)急組織等提供一定指導(dǎo)。另外,實(shí)現(xiàn)高速列車晚點(diǎn)傳播及恢復(fù)的預(yù)測(cè),將能夠?yàn)殍F路部門資源運(yùn)用、信息發(fā)布提供實(shí)時(shí)決策支持,為旅客出行提供更為精準(zhǔn)的實(shí)時(shí)服務(wù)信息。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的高速鐵路列車運(yùn)行調(diào)整理論 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書分析了高速列車運(yùn)行數(shù)據(jù)的獲取、篩選方法, 研究基于高速鐵路列車運(yùn)行實(shí)績(jī), 綜合運(yùn)用現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)方法及模型、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方法、強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論, 在解析晚點(diǎn)分布規(guī)律的基礎(chǔ)上重點(diǎn)研究數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的列車晚點(diǎn)傳播與恢復(fù)理論與方法, 提出基于冗余時(shí)間運(yùn)用效率及晚點(diǎn)恢復(fù)大化的冗余時(shí)間優(yōu)化布局方法, 建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的高速鐵路列車運(yùn)行調(diào)整理論。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的高速鐵路列車運(yùn)行調(diào)整理論 目錄

目 錄// CONTENTS Chapter 1 Train dispatching management with data-driven approaches:
A comprehensive review and appraisal 1 1.1 Introduction 1 1.2 Data-driven train dispatching 4 1.3 Data-driven models in train dispatching: Literature 10 1.4 Review results and further discussions 32 1.5 Conclusions 38 Chapter 2 Data-driven delay distributions of HSR trains 40 2.1 Statistical Investigation on Train Primary Delay based on Real Records:
Evidence from Wuhan-Guangzhou HSR 40 2.2 Statistical Delay Distribution Analysis on High- Speed Railway Trains 59 2.3 Temporal and SpatialDistributions of Primary Delays in a High-Speed
Rail System 69 Chapter 3 Data-driven delay propagation mechanism on horizontal 83 3.1 Cause-specific Investigation of Primary Delays of Wuhan-Guangzhou HSR 83 3.2 Modellingof Effects of Primary Delays Using High- speed Train
Operation Records 106 3.3 Modelling the influence of disturbances for real-time train dispatching 120 Chapter 4 Data-driven delay propagation mechanism on vertical 135 4.1 A hybrid model to improve the train running time prediction ability
during high-speed railway disruptions 135 4.2 A Spatiotemporal Deep Learning Framework for Train Delay Prediction
in High-speed Railway Systems 150 Chapter 5 Confliction management of HSR 166 5.1 Modelling high-speed trains using triangular fuzzy number workflow nets 166 5.2 Predicting high-speed train operation conflicts using workflow nets and
triangular fuzzy numbers 177 Chapter 6 Delay recovery and Supplement time allocation 195 6.1 Forecasting Primary Delay Recovery of High-Speed Railway Using
Data-driven Methods 195 6.2 A data-driven time supplements allocation model for train operations
on high-speed railways 211 References 228
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數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的高速鐵路列車運(yùn)行調(diào)整理論 作者簡(jiǎn)介

文超,西南交大交運(yùn)學(xué)院副教授,加拿大滑鐵盧大學(xué)博士后,國(guó)際鐵路運(yùn)營(yíng)研究協(xié)會(huì)會(huì)員,云上貴州大數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用研究中心特聘專家,研究領(lǐng)域?yàn)殍F路運(yùn)輸組織優(yōu)化理論、交通運(yùn)輸大數(shù)據(jù)應(yīng)用等。

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