从数据挖掘到智能调度决策支持:存在问题与实施路径

• 作者: Ingo A.HANSEN 孟令云
• 来源期刊: 北京交通大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 智能调度 列车控制 铁路大数据 数据挖掘 鲁棒性时刻表
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 前沿热点
• 页码范围: 18-30
• 页数: 13页
• 分类号: U293.1
• 字数: 7210字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11860/j.issn.1673-0291.2019.01.003

摘要

铁路运营决策复杂度的不断提升要求开发和运用实时智能列车调度决策支持工具.首先分析了开发智能决策支持工具的问题和主要障碍.其次阐述了计算机系统对辅助列车运行图编制和运行调整等任务的作用,其中详细分析了通过先进的统计分析工具和机器学习对运营大数据进行挖掘的方法,并说明数据挖掘可以对列车速度、正点率、能力、能耗进行较为详细精确刻画和预测;另外,阐述了铁路列车时空分布的精确建模对编制和实施具有鲁棒性的列车运行图的重要性,以及基于有效决策支持的实时调度指挥辅助系统的发展进程.最后,对在主要铁路线路和区域铁路线路上运用先进的列车运行控制和安全信号系统的全自动或半自动列车驾驶的可能性进行了论述.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟令云	北京交通大学交通运输学院	31	242	11.0	15.0