基于类别映射的编组站车辆中时预测模型

• 作者: 张晓栋 王跃 董宝田
• 来源期刊: 北京交通大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 铁路运输 预测模型 时间序列分析 车辆中时 映射函数 ARMA模型
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 交通运输工程
• 页码范围: 69-75
• 页数: 7页
• 分类号: U294.1
• 字数: 6190字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11860/j.issn.1673-0291.2017.06.011

摘要

现行铁路编组站车辆中时预测方法不能满足实际运输组织需求,结合车辆中时数据平稳性特点,设计基于类别映射的货种与车种映射函数,充分考虑车种别、货种别车辆中转作业差异,重新生成车辆中时序列.采用时间序列分析方法分析中时序列,提出新的编组站车辆中时预测模型,并采用极大似然估计法对参数进行估计并求解模型.实验结果表明,该方法能够较准确预测编组站车辆中时,符合实际中时发展趋势,提高了铁路车流预测的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董宝田	北京交通大学交通运输学院	70	492	13.0	18.0
2	张晓栋	北京交通大学交通运输学院	7	11	2.0	2.0