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突发传染性疫情条件下高速列车运行调整研究
被引量:
2
1
作者
孟学雷
程晓卿
+2 位作者
高如虎
钱名军
贾利民
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期1211-1222,共12页
为了应对突发传染性疫情对高速列车运输工作的影响,降低疫情在高速铁路旅客运输过程中扩散的风险,安全、高效地完成突发疫情条件下高速铁路旅客运输任务,对突发疫情条件下高速列车运行调整问题展开研究。在分析传染性疫情对高速列车运...
为了应对突发传染性疫情对高速列车运输工作的影响,降低疫情在高速铁路旅客运输过程中扩散的风险,安全、高效地完成突发疫情条件下高速铁路旅客运输任务,对突发疫情条件下高速列车运行调整问题展开研究。在分析传染性疫情对高速列车运行影响的基础上,根据其严重程度,将车站所在地划分为“疫情爆发地”和“疫情发生地”。为压缩旅客在站内乘降时的接触时间,降低疫情传播可能性,针对车站所在地疫情的具体情况,分别采取增加列车追踪间隔、车站发到时间间隔及禁停等措施,设计疫情影响条件下列车到站追踪间隔和车站发到时间计算方法。以列车总晚点时间为目标,以列车在“疫情爆发地”车站禁停规则、在“疫情发生地”车站到达间隔、列车在区间最少运行时分、在站最少停站时分为约束,建立考虑旅客接触时间的高速列车运行调整模型。针对该模型,运用量子粒子群算法进行求解,得到了突发传染疫情条件下的列车运行调整计划,该计划准确响应了突发疫情条件下减少旅客接触的要求,并很好地控制了高速列车的总晚点时间。将计算结果与经典粒子群算法计算所得结果进行对比,发现计算效率提高12.54%。给出的算例计算结果证明了所建立模型的有效性和算法的高效性,所提出的方法可为突发疫情条件下的列车运行调度工作提供决策支持。
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关键词
突发传染性疫情
高速铁路
列车运行调整
旅客接触时间
量子粒子群算法
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职称材料
题名
突发传染性疫情条件下高速列车运行调整研究
被引量:
2
1
作者
孟学雷
程晓卿
高如虎
钱名军
贾利民
机构
兰州交通大学交通运输学院
北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室
出处
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期1211-1222,共12页
基金
轨道交通控制与安全国家重点实验室开放课题基金资助项目(RCS2022K005)
国家自然科学基金资助项目(71861022)
+2 种基金
国家铁路集团系统性重大项目(P2021X009)
国家铁路集团重点课题(N2021X021)
甘肃省教育厅双一流重大科研项目(GSSYLXM-04)。
文摘
为了应对突发传染性疫情对高速列车运输工作的影响,降低疫情在高速铁路旅客运输过程中扩散的风险,安全、高效地完成突发疫情条件下高速铁路旅客运输任务,对突发疫情条件下高速列车运行调整问题展开研究。在分析传染性疫情对高速列车运行影响的基础上,根据其严重程度,将车站所在地划分为“疫情爆发地”和“疫情发生地”。为压缩旅客在站内乘降时的接触时间,降低疫情传播可能性,针对车站所在地疫情的具体情况,分别采取增加列车追踪间隔、车站发到时间间隔及禁停等措施,设计疫情影响条件下列车到站追踪间隔和车站发到时间计算方法。以列车总晚点时间为目标,以列车在“疫情爆发地”车站禁停规则、在“疫情发生地”车站到达间隔、列车在区间最少运行时分、在站最少停站时分为约束,建立考虑旅客接触时间的高速列车运行调整模型。针对该模型,运用量子粒子群算法进行求解,得到了突发传染疫情条件下的列车运行调整计划,该计划准确响应了突发疫情条件下减少旅客接触的要求,并很好地控制了高速列车的总晚点时间。将计算结果与经典粒子群算法计算所得结果进行对比,发现计算效率提高12.54%。给出的算例计算结果证明了所建立模型的有效性和算法的高效性,所提出的方法可为突发疫情条件下的列车运行调度工作提供决策支持。
关键词
突发传染性疫情
高速铁路
列车运行调整
旅客接触时间
量子粒子群算法
Keywords
infectious epidemic emergency
high-speed railway
train rescheduling
passenger contact time
quantum particle swarm algorithm
分类号
U292.4 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
突发传染性疫情条件下高速列车运行调整研究
孟学雷
程晓卿
高如虎
钱名军
贾利民
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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