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J-GLOBAL ID：201802283434711767   整理番号：18A1742339

武広高速鉄道列車の晩点回復時間予測のランダム森林モデル【JST・京大機械翻訳】

Random Forest Prediction Model for Wuhan-Guangzhou HSR Primary Train Delays Recovery

著者 (4件)： Huang Ping (西南交通大学 交通運輸与物流学院,四川 成都 610031;綜合交通運輸智能化国家地方聯合工程実験室,四川 成都 610031;滑鉄盧大学 鉄路研究中心,滑鉄盧 N2L3G1) ,  Peng Qiyuan (西南交通大学 交通運輸与物流学院,四川 成都 610031;綜合交通運輸智能化国家地方聯合工程実験室,四川 成都 610031) ,  Wen Chao (西南交通大学 交通運輸与物流学院,四川 成都 610031;綜合交通運輸智能化国家地方聯合工程実験室,四川 成都 610031;滑鉄盧大学 鉄路研究中心,滑鉄盧 N2L3G1) ,  Yang Yuxiang (西南交通大学 交通運輸与物流学院,四川 成都 610031;亜chen工業大学 交通科学研究所,亜chen 52074)
資料名： Tiedao Xuebao  (Tiedao Xuebao)
巻： 40  号： 7  ページ： 1-9  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1488A  ISSN： 1001-8360  CODEN： TIXUF5  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 列車運転実績に基づく列車遅れ回復モデルは,鉄道遅れ管理の重要な内容であり,運転図最適化と自動車指揮の理論的基礎と基底である。高速列車の初期の遅れ回復のメカニズムを研究するために,初期の遅れ点の回復予測を行い,武広高速鉄道列車の運転実績データを基に,初期の遅れ点ステーションの遅れ時間(PD)と列車の遅滞後の停止ステーションの総停止時間(TD)の時間(TD)を,それぞれ,研究した,そして,次に,この研究の基礎を,提案した,そして,それは,初期の遅れ点からの遅れ時間(PD)と停止時間(TD)を停止するのに役立った。列車の遅滞後,各区間の総区間緩衝時間(RB)を停止し,そして,標識列車が,株洲西-長沙南区間での0-1変数(ZC)を,独立変数として用いた。R言語プログラミングを用いて,高速列車の初期の遅れ回復確率森林回帰モデルを,遅延点回復時間(RT)によって構築した。275のデータセットの予測結果は,モデルの許容誤差が3分のとき,モデルの予測精度が90%以上に達することを示した。ランダム森林モデルと多重線形回帰モデル,サポートベクトルマシンモデルの比較は,ランダム森林モデルが最良の予測精度を持つことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動車 ,  *予測 ,  *高速鉄道 ,  列車運転 ,  *モデル ,  最適化 ,  サポートベクトルマシン ,  回帰モデル
準シソーラス用語： 予測精度 ,  Rパッケージ ,  独立変数 ,  遅延時間 ,  運転実績 ,  高速列車 ,  *ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 輸送と業務  (TC01030N)

タイトルに関連する用語 (6件)： 高速鉄道 ,  列車 ,  回復時間 ,  予測 ,  森林 ,  モデル