Об одном подходе к оценке качества оперативного управления движением поездов
EDN: NZAVOU
Аннотация
В настоящей работе последовательность отклонений отправления и прибытия на станции рассматривается как цепь Маркова. Каждое звено этой цепи имеет матрицу переходных вероятностей, используя которую авторы определяют индекс эффективности. На основе этой числовой характеристики разработан метод оценки качества регулирования движения транспортных средств. Показано, что оценки, полученные с помощью предложенного метода, согласуются с оценками другого, более раннего метода.
При поддержке: Работа выполнена при частичной финансовой поддержке в рамках программы стратегического академического лидерства Российской Федерации «Приоритет-2030».
Об авторах
В. И. Чеботарев
Дальневосточное отделение Российской академии наук – обособленное подразделение Хабаровского федерального исследовательского центра ДВО РАН
Россия
Россия
Чеботарев Владимир Иванович, доктор физико-математических наук, доцент, главный научный сотрудник Вычислительного центра
Б. И. Давыдов
Дальневосточный государственный университет путей сообщения
Россия
Россия
Давыдов Борис Исаевич, кандидат технических наук, доцент кафедры «Автоматика, телемеханика и связь»
К. С. Каблукова
Дальневосточное отделение Российской академии наук – обособленное подразделение Хабаровского федерального исследовательского центра ДВО РАН
Россия
Россия
Каблукова Ксения Сергеевна, младший научный сотрудник Вычислительного центра
Список литературы
1. Davydov, B.I. Online Train Traffic Adjustments: Probabilistic Modeling and Estimating / B.I. Davydov, V.I. Chebotarev, K.S. Kablukova // In: Sierpinski G. (eds) Advanced Solutions of Transport Systems for Growing Mobility. TSTP 2017. Advances in Intelligent Systems and Computing. - 2017. - vol. 631 (Springer). - P. 50-60.
2. Sahin, I. Markov Chain Model for Delay Distribution in Train Schedules: Assessing the effectiveness of time allowances / Ismail Sahin // Journal of Rail Transport Planning & Management. - 2017. - vol. 7(3). DOI: 10.1016/j.jrtpm.2017.08.006
3. Sahin, I. Data-driven stochastic model for train delay analysis and prediction / Ismail Sahin // International Journal of Rail Transportation. - 2022. - 21 p. DOI: 10.1080/23248378.2022.2065372
4. Spanninger, T. A Review of Train Delay Prediction Approaches / T. Spanninger, A. Trivella, B. Buchel, F. Corman // SSRN Electronic Journal. - 2022. DOI: 10.2139/ssrn.3964737
5. Боровков, А.А. Теория вероятностей / А.А. Боровков, 3-е изд., сущ. перераб. и доп. - Москва : Эдиториал УРСС, 1999;Новосибирск : Издательство института математики. - 472 с. - URL : https://vk.com/doc126754362_643864826?hash=KZaUStyakTB3rJDVzomNhYAYnaUGpiUU2zuHgi8JQDP&dl=EZuZbXhC5ZN2r2EmOcPkGXqEU8Bz5yitALTRSnpf648.- Текст : электронный ( дата обращения 16.08.2023).
6. Айвазян, С.А. Прикладная статистика: Исследование зависимостей: Справ. изд. / С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин; Под ред. С.А. Айвазяна. - Москва : Финансы и статистика, 1985. - 487 с. -URL : https://vk.com/doc57877_653278332?hash=8psBQzpX4BUhREM9xD78nw7cgZXiq7nNM0iTGqZzuOD&dl=QJbeBmuqRrzdKD7Dwz6MprOVK6waIzPwcscNSngR9pc . - Текст : электронный ( дата обращения 16.08.2023).
7. Kecman, P. Train delay evolution as a stochastic process / P. Kecman, F. Corman, L. Meng // Proceedings of the 6th ICROMA – RailTokyo, Tokyo, Japan. - 2015. DOI: 10.3929/ETHZ-B-000183322
8. Corman, F. Stochastic prediction of train delays in real-time using Bayesian networks / F. Corman, P. Kecman // Transportation Research Part C: Emerging Technologies. - 2018. - vol. 95. - P. 599-615. DOI: 10.1-016/j.trc.2018.08.003
Рецензия
Для цитирования:
Чеботарев В.И., Давыдов Б.И., Каблукова К.С. Об одном подходе к оценке качества оперативного управления движением поездов. Наука и техника транспорта. 2023;(3):66-76. EDN: NZAVOU
For citation:
Chebotarev V.I., Davydov B.I., Kablukova K.S. On One Approach to Quality Assessing of Train Traffic Operational Control. Science and Technology in Transport. 2023;(3):66-76. (In Russ.) EDN: NZAVOU
Просмотров:
4
Послать статью по эл. почте 