了得網工業技術_數據驅動的高速列車晚點傳播與恢復

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數據驅動的高速列車晚點傳播與恢復
該商品所屬分類：工業技術 -> 汽車與交通運輸
【市場價】	732-1062元
【優惠價】	458-664元
【作者】	文超等
【所屬類別】	圖書工業技術汽車與交通運輸鐵路運輸
【出版社】	科學出版社
【ISBN】	9787030714947
【折扣說明】	一次購物滿999元台幣免運費+贈品一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品一次購物滿3000元台幣92折+免運費+贈品一次購物滿4000元台幣88折+免運費+贈品
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內容介紹

開本：16開

紙張：膠版紙

包裝：平裝

是否套裝：否

國際標準書號ISBN：9787030714947

叢書名：交通與數據科學叢書

作者：文超等

出版社：科學出版社

出版時間：2022年06月

內容簡介

《數據驅動的高速列車晚點傳播與恢復》介紹了數據科學、人工智能理論在高速列車晚點傳播與恢復理論中的應用，《數據驅動的高速列車晚點傳播與恢復》共9章：緒論、高速列車運行數據及列車晚點概述、高速列車晚點分布特征、高速列車初始晚點分布模型、高速列車晚點傳播過程分析、高速列車晚點橫向傳播模型、高速列車晚點縱向傳播模型、高速列車晚點恢復模型、基於晚點恢復能力提升的冗餘時間布局。

目錄
叢書序
前言
第1章緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動態分析 2
1.2.1 基於傳統數學模型驅動的相關研究動態概況 2
1.2.2 基於數據驅動的相關研究動態概況 4
1.2.3 已有研究及實踐總結及研究趨勢判斷 13
1.3 研究意義 17
1.4 主要內容 18
第2章高速列車運行數據及列車晚點概述 21
2.1 高速列車運行數據 21
2.1.1 數據來源 21
2.1.2 數據格式 24
2.2 國內外鐵路列車晚點概況 25
2.2.1 世界主要國家普速鐵路旅客列車晚點情況 25
2.2.2 世界高速鐵路列車晚點情況 28
2.2.3 列車正點率特征分析 31
2.3 高速列車晚點影響因素及晚點分類 34
2.3.1 晚點影響因素 34
2.3.2 晚點分類 35
2.4 高速鐵路故障特征分析 36
2.4.1 故障時空分布 37
2.4.2 基於 K 均值的故障聚類 39
2.5 本章小結 42
第3章高速列車晚點分布特征 43
3.1 高速列車晚點分布總體特征 43
3.1.1 列車運行基本信息描述 43
3.1.2 列車到達晚點總體分布規律 45
3.1.3 區間運行時間與車站停站時間分布規律 49
3.2 高速列車初始晚點統計特征 53
3.2.1 初始晚點及影響描述性統計 53
3.2.2 晚點恢復統計 57
3.2.3 初始晚點分布與通過能力利用率的關繫 59
3.3 本章小結 61
第4章高速列車初始晚點分布模型 63
4.1 初始晚點時間分布模型擬合及檢驗 63
4.1.1 初始晚點時間分布備選模型 63
4.1.2 初始晚點時間分布模型擬合 66
4.1.3 初始晚點時間分布模型檢驗 71
4.2 高速列車致因—初始晚點持續時長分布模型 76
4.2.1 致因分類 76
4.2.2 致因—初始晚點時長分布模型 77
4.2.3 致因—初始晚點時長分布模型校驗 80
4.3 本章小結 82
第5章高速列車晚點傳播過程分析 84
5.1 高速列車運行干擾作用過程 84
5.1.1 列車運行干擾分布規律 84
5.1.2 列車運行晚點的累積特性分析 87
5.2 高速列車運行圖冗餘時間—晚點恢復作用過程 91
5.2.1 冗餘時間基本概念 91
5.2.2 冗餘時間的分布規律 92
5.2.3 冗餘時間作用下的晚點恢復過程 94
5.3 高速列車晚點傳播分析方法 96
5.3.1 統計分析方法 96
5.3.2 仿真實驗分析 105
5.3.3 數據驅動模型 110
5.4 本章小結 112
第6章高速列車晚點橫向傳播模型 113
6.1 高速列車晚點橫向傳播度量指標 113
6.2 晚點影響列車數分布模型 115
6.2.1 晚點影響列車數分布模型擬合 116
6.2.2 晚點影響列車數分布模型檢驗 124
6.3 晚點影響總時間分布模型 129
6.3.1 晚點影響總時間分布模型擬合 130
6.3.2 晚點影響總時間分布模型檢驗 136
6.4 高速列車晚點影響預測模型 138
6.4.1 晚點影響列車數預測模型 139
6.4.2 晚點影響總時間預測模型 152
6.5 本章小結 161
第7章高速列車晚點縱向傳播模型 162
7.1 單列車晚點預測的馬爾可夫模型 162
7.1.1 馬爾可夫晚點傳播鏈構建 162
7.1.2 高速列車晚點預測馬爾可夫模型 164
7.1.3 馬爾可夫模型預測精度評估 165
7.2 單列車晚點預測的混合貝葉斯網絡模型 169
7.2.1 方法框架和準備工作 170
7.2.2 貝葉斯網絡模型的訓練與驗證 171
7.2.3 模型效果評估 175
7.3 考慮多列車依賴關繫的晚點預測深度學習模型 179
7.3.1 問題描述 179
7.3.2 FCL-Net模型概述 183
7.3.3 深度學習模型訓練 186
7.3.4 模型性能評估 189
7.4 本章小結 197
第8章高速列車晚點恢復模型 198
8.1 高速列車晚點恢復的隨機森林預測模型 198
8.1.1 晚點恢復問題描述 198
8.1.2 晚點恢復影響因素確定 199
8.1.3 列車晚點恢復預測模型 203
8.2 高速列車運行調整策略的晚點恢復聚類 209
8.2.1 不同運行調整策略的晚點恢復分布特征 209
8.2.2 列車運行調整策略的晚點恢復聚類 211
8.3 不同列車運行調整策略的晚點恢復效果模型 216
8.3.1 模型準備 216
8.3.2 基於逐步回變量特征選擇 220
8.3.3 基於梯度提升回歸樹的列車運行調整策略晚點恢復效果模型 224
8.4 本章小結 231
第9章基於晚點恢復能力提升的冗餘時間布局 233
9.1 基於晚點期望的冗餘時間布局優化方法 233
9.1.1 高速列車晚點期望分析 233
9.1.2 基於小晚點期望的高速列車冗餘時間布局優化 235
9.2 基於冗餘時間利用效率提升的冗餘時間布局 241
9.2.1 高速列車冗餘時間利用效率提取的機器學習模型 241
9.2.2 高速列車運行圖冗餘時間布局優化 244
9.3 本章小結 248
參考文獻 250
《交通與數據科學叢書》書目

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