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数据挖掘技术在行车调整中的应用研究 被引量:1

Research of Data Mining in Traffic Re-scheduling
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摘要 在对行车调整问题进行分析的基础上,结合数据挖掘技术,采用决策树的方法,以寻找连带晚点时间总和最小的调整策略为目标,对以往积累的与运行图相关的数据资源进行分析重构,寻找各故障模式下较优的行车调整策略,并对数据挖掘模型的运行机制进行了论述。该模型在实验室中得到了应用,并取得了良好的效果。 Through analyzing the problem of re-scheduling, we adopt a cteeasmn tree meu^ou ~ data mining theory to figure out optimum strategies of traffic rescheduling under various failure modes with minimum total time of knock-on delay as an goal by analyzing and reconstructing the history data re- sources related to train diagram. Furthermore, we explore the operating mechanism of the data mining model, which has been applied in our lab and achieved good effects.
出处 《铁道通信信号》 2014年第1期8-12,共5页 Railway Signalling & Communication
关键词 数据挖掘 行车调整 决策树 运行图 Data Mining Re-scheduling Decision Tree Train Graph
  • 相关文献

参考文献5

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共引文献26

同被引文献2

引证文献1

二级引证文献5

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