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列车运行时间与到达延迟的随机模型—以武广高铁为例
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上传时间: 2021-03-14
详细说明：列车运行会随机变化，从而减少了服务的守时性，从而降低了服务质量（QoS）。 需要使用此类变化的模型来评估和预测干扰的潜在影响，并避免列车服务管理和时间表中的服务守时性降低。 在本文中，通过以武汉至广州（WH-GZ）高铁（HSR）为例，我们展示了如何使用大量的列车运行记录来模拟各个级别列车运行的随机性，部分和站。 具体而言，我们检查了各个部分的运行时间的不同分布模型，并表明对数逻辑概率密度函数是近似估计指定行上运行时间的经验分布的最佳分布形式。 接下来，我们证明了在每个部分中运行时间的分布可以用来准确地推断到达延迟。 因此，我们构建了基础分析模型，并得出了下游站的相应到达延迟分布。 结果证明了所提出模型的正确性，并表明所提出的模型适用于构造指定线路每个站点的到达延迟分布。 我们表明，由经验数据驱动的运行时间和到达延迟的集成分布模型也可以用于评估各个轨道部分的QoS。
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