【摘 要】
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为降低铁路空车调配的扣车率,在详细分析空重车流组织过程的基础上,提出在编组站对空车调配进行源头分类的对策.首先通过货运部门扣车检查项点筛选出厂修时长等评估指标,创建基于扣车标准的评价指标体系,其次利用Pearson相关性系数分析了评估指标的非线性特征,最后使用BP神经网络方法研究了空车扣车分类.结果表明:单隐层BP神经网络空车调配识别率达到0.8750;双隐层BP神经网络空车调配识别率达到0.8906.可见在编组站源头进行空车调配分类对减少货运、车辆、调度等部门的工作量,提升编组站空车调配区域内的车流组织
【机 构】
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西安交通工程学院交通运输学院,陕西 西安 710000;中国铁路西安局集团有限公司西安西站,陕西 西安 710000;江苏省港口集团物流有限公司,江苏 南京 210000
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为降低铁路空车调配的扣车率,在详细分析空重车流组织过程的基础上,提出在编组站对空车调配进行源头分类的对策.首先通过货运部门扣车检查项点筛选出厂修时长等评估指标,创建基于扣车标准的评价指标体系,其次利用Pearson相关性系数分析了评估指标的非线性特征,最后使用BP神经网络方法研究了空车扣车分类.结果表明:单隐层BP神经网络空车调配识别率达到0.8750;双隐层BP神经网络空车调配识别率达到0.8906.可见在编组站源头进行空车调配分类对减少货运、车辆、调度等部门的工作量,提升编组站空车调配区域内的车流组织效率都有较为积极的影响.
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