基于数据驱动的高速铁路列车区间运行时分仿真计算方法研究OA
列车区间运行时分是编制高速铁路列车运行图的核心基础参数。针对传统静态公式和仿真方法所计算区间运行时分与实际值偏差大的缺陷,通过LSTM网络的数据拟合手段,构建Seq2seq编解码器模型,采用编码器学习运行数据特征生成上下文向量,同时结合注意力机制与动态教师强制将线路条件参数作为解码器输入,提升模型在不同高速铁路线路上的适用性;利用京沪高速铁路运行试验数据训练模型,以京广高速铁路线路为案例开展列车区间运行时分计算验证,并与既有牵引计算方法和实际试验测算进行对比,仿真计算所得到的起、停车附加时间平均准确率为96.21%,区间纯运行时分平均准确率97.67%,证明方法具有较强的可用性,可为全路高速铁路列车优化区间运行时分设置提供理论和技术手段。
张洪晔;安迪;徐利民;孙鹏举;杨晓;孙博恩
中国铁道科学研究院研究生部,北京100081 中国铁道科学研究院集团有限公司运输及经济研究所,北京100081中国铁道科学研究院集团有限公司运输及经济研究所,北京100081中国铁道科学研究院集团有限公司运输及经济研究所,北京100081中国铁道科学研究院集团有限公司运输及经济研究所,北京100081中国铁道科学研究院集团有限公司运输及经济研究所,北京100081中国铁道科学研究院研究生部,北京100081 中国铁道科学研究院集团有限公司运输及经济研究所,北京100081
交通工程
Seq2seq模型LSTM网络注意力机制教师强制运行试验
《铁道运输与经济》 2026 (9)
P.117-128,12
中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划课题(L2023X001)中国铁道科学研究院集团有限公司科研项目(2025YJ361,2024YJS02)。
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