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高速列车晚点预测的机器学习模型
| 题名： | 高速列车晚点预测的机器学习模型 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 胡瑞;文超;张梦颖;徐传玲 |
| 作者单位： | 西南交通大学综合交通运输国家地方联合工程实验室;西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室;滑铁卢大学铁路研究中心 |
| 关键词： | 高速铁路;列车晚点;Pearson; Lasso算法;梯度提升决策树;智能调度 |
| 摘要： | 智能调度是智能高铁技术体系的核心组成部分，准确预测高铁列车晩点时间是智能高铁必须实现的功能，基于列车运行数据开展高铁列车晚点研究已成为热点、研究方向。首先介绍高速列车数据来源与构成，对其进行描述性统计；然后综合运用皮尔逊相关系数（Pearson）和Lasso算法对列车数据进行清洗和降维处理；最后运用梯度提升决策树机器学习模型预测列车晚点时间。测试结果显示，综合运用机器学习模型可有效预测高铁列车的晚点时间，对调度决策辅助具有一定的支撑作用。 |
| 期刊名称： | 中国铁路 |
| 出版年： | 2020 |
| 页码： | 72-77 |
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