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數據驅動的高速鐵路列車運行調整理論 版權信息
- ISBN:9787564373030
- 條形碼:9787564373030 ; 978-7-5643-7303-0
- 裝幀:平裝-膠訂
- 冊數:暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:>>
數據驅動的高速鐵路列車運行調整理論 本書特色
本書分析了高速列車運行數據的獲取、篩選方法,研究基于高速鐵路列車運行實績,綜合運用現代統計方法及模型、機器學習和深度學習方法、強化學習理論,在解析晚點分布規律的基礎上重點研究數據驅動的列車晚點傳播與恢復理論與方法,提出基于冗余時間運用效率及晚點恢復*化的冗余時間優化布局方法,建立數據驅動的高速鐵路列車運行調整理論。本書的主要內容包括:高速列車晚點的宏觀分布規律;晚點橫向、縱向傳播的宏觀規律和微觀機理;數據驅動的高速列車晚點恢復模型;基于晚點恢復的冗余時間布局方法;本書提煉了團隊基于列車運行實績開展數據驅動高速鐵路列車運行調整理論研究的*成果,介紹了數據科學在鐵路運輸組織優化領域的結合與應用,能夠豐富我國鐵路列車調度指揮理論與技術體系,具有較高的理論價值。本書可以作為現場調度員的參考學習用書,強化基于歷史數據制定調度指揮策略、列車運行調整方法的理論和實踐知識,將為調度員制定列車運行調整方案、行車組織預案及實施應急組織等提供一定指導。另外,實現高速列車晚點傳播及恢復的預測,將能夠為鐵路部門資源運用、信息發布提供實時決策支持,為旅客出行提供更為精準的實時服務信息。
數據驅動的高速鐵路列車運行調整理論 內容簡介
本書分析了高速列車運行數據的獲取、篩選方法, 研究基于高速鐵路列車運行實績, 綜合運用現代統計方法及模型、機器學習和深度學習方法、強化學習理論, 在解析晚點分布規律的基礎上重點研究數據驅動的列車晚點傳播與恢復理論與方法, 提出基于冗余時間運用效率及晚點恢復大化的冗余時間優化布局方法, 建立數據驅動的高速鐵路列車運行調整理論。
數據驅動的高速鐵路列車運行調整理論 目錄
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
數據驅動的高速鐵路列車運行調整理論 作者簡介
文超,西南交大交運學院副教授,加拿大滑鐵盧大學博士后,國際鐵路運營研究協會會員,云上貴州大數據科學應用研究中心特聘專家,研究領域為鐵路運輸組織優化理論、交通運輸大數據應用等。
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