基于时间序列多品种网络流的高铁车站站改期间行车组织优化研究

将高铁车站站场基本布局抽象为站场网络图,借助时间序列多品种网络流模式进行行车组织优化。基于行车进路规则构建生成进路数据集算法,将既有行车方案与构建的站改期间站场网络图融合,推断既有行车方案中到发线是否可用以及是否存在可用进路,据此将列车分为无需优化列车和需要优化列车两类。针对无需优化列车,构建计算公式和算法,推算到发线占用时间序列和咽喉占用时间序列。针对需要优化列车,构建算法并依据到发线和咽喉的占用时间序列,推断是否存在可用到发线以及是否同时存在可用进路,将需要优化列车分为可以优化列车和无法优化列车。通过构建可行股道推断算法以及可行股道进出站进路可用推断算法,形成行车组织优化方案。

关于张呼客专应急处置效率提升措施的研究

张呼客专东接京张高速铁路,西迄内蒙古呼和浩特,是京包客运专线的组成部分。为保证张呼客专运输秩序的正常化,减少应急处置延时对京张高速铁路的影响,本文结合呼和浩特局集团公司实际,从提高高速铁路应急处置效率的必要性出发,分析京包客专贯通以来应急处置存在问题,提出提高张呼客专应急处置效率的对策和建议。

基于Prophet-SARIMA模型的唐包线曹妃甸西站货运量预测研究

曹妃甸西站是唐包线重要的货运需求站点,为了使运输组织高效及装车量分配合理,对唐包线曹妃甸西站货运量有效预测有一定现实意义。在分析曹妃甸西站货运量数据特点基础上,基于Prophet、SARIMA模型构建Prophet-SARIMA模型,使用Prophet模型对货运量进行预测,然后通过SARIMA模型对预测残差逐步进行修正后得到最终的预测结果。结果显示Prophet-SARIMA模型预测值的平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别为71.5939和10.36%,均优于单一的Prophet模型和SARIMA模型。预测模型提高了预测精度并降低预测模型复杂程度,有效预测曹妃甸西站货运量,可为唐包线决策等工作提供参考依据。

关于高铁联调联试中行车组织安全的探究

高铁联调联试往往面临着新设备、新技术的应用,测试时间较长,涉及的专业复杂且技术难度较大,工作本身具有一定的安全隐患,不同的高速铁路段也难以以固定成型的方式组织行车测试。鉴于此,本文对高铁联调联试中行车组织的安全进行了分析探讨,仅供参考。