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J-GLOBAL ID：201802288224735901   整理番号：18A0095065

高速列車運転実績に基づく要因-初期遅延点の長分布モデル【JST・京大機械翻訳】

Cause Based Primary Delay Distribution Models of High-speed Trains on Account of Operation Records

著者 (5件)： Zhuang He (西南交通大学 交通運輸与物流学院,四川 成都 610031;中国鉄路総公司 運輸局,北京 100844) ,  Wen Chao (西南交通大学 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) ,  Li Zhongcan (西南交通大学 交通運輸与物流学院,四川 成都 610031;西南交通大学 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) ,  Tang Yixiong (西南交通大学 交通運輸与物流学院,四川 成都 610031;西南交通大学 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) ,  Huang Ping (西南交通大学 交通運輸与物流学院,四川 成都 610031;西南交通大学 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)
資料名： Tiedao Xuebao  (Tiedao Xuebao)
巻： 39  号： 9  ページ： 25-31  発行年： 2017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： 高速列車の初期の遅延点の長さ分布モデルは,列車の指揮決定と関連する理論的研究の基本的な基礎であり,重要な理論と実践的意義がある。本論文では,広い鉄道の高速列車の運転実績に基づいて,異なる原因の下での初期の遅延点の長さの分布モデルを研究した。高速列車の初期遅延点の長さは,2014年から2015年までの期間におけるモデル化データとして,Kolmogorov-Smirnov試験を用いて,異なる原因による高速列車の初期の遅れ点の長さ分布曲線に対する適合効果を選択した。Rパラメータを用いて,モデルパラメータの最尤推定を行った。研究により;対数正規分布モデルのフィッティング効果は最も良かった。ワイブル分布モデルとガンマ分布モデルは,より良い適合性を示した。2016年の初期遅延点の長いデータを用いてモデル検査を行い、2014-2016年のデータを用いて、二つのサンプルの同時分布検査を行った結果、対数正規分布モデルは全体的に検証データの適合度要求を満たすことができ、両サンプルの同分布検定によっても検証できることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 適応性 ,  Γ分布 ,  *モデル ,  モデリング ,  最尤法 ,  Weibull分布 ,  対数正規分布 ,  モデル検査
準シソーラス用語： 適合度 ,  モデルパラメータ ,  *分布モデル ,  *高速列車 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： high-speed trains ,  train operation records ,  primary delay ,  distribution models

分類 (4件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  鉄道騒音・振動  (TC01020C) ,  鉄道輸送・サービス一般  (TC01010R) ,  輸送と業務  (TC01030N)

タイトルに関連する用語 (6件)： 高速列車 ,  実績 ,  要因 ,  初期 ,  遅延 ,  分布モデル