УДОСКОНАЛЕННЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ МОДЕЛІ КЕРУВАННЯ ПОЇЗНОЮ РОБОТОЮ ПАРКУ ПРИЙМАННЯ СОРТУВАЛЬНОЇ СТАНЦІЇ

Автор(и)

  • О. О. БАРДАСЬ

DOI:

https://doi.org/10.15802/tstt2018/150184

Ключові слова:

штучна нейронна мережа, черговий по станції, прогноз прибуття поїздів, система підтримки прийняття рішень

Анотація

Мета. Метою даної роботи являється удосконалення нейромережевої моделі вибору колії приймання поїзда на сортувальну станцію за рахунок декомпозиції нейронної мережі на сукупність взаємопов’язаних блоків, кожен із яких вирішує окреме елементарне завдання. Методика. Модель вибору колії приймання поїзда сформовано на основі штучної нейронної мережі. Формування вектора вхідних параметрів пропонується виконувати на основі даних АСК ВП УЗ-Є. З метою спрощення процедури навчання нейромережевої моделі пропонується виконати декомпозицію нейронної мережі із виділенням блоку прогнозування руху, блоку прогнозування звільнення колій парку приймання та блоку визначення ступенів пріоритетності колій приймання. Результати. Представлена удосконалена нейромережева модель дозволяє враховуючи прогноз прибуття поїздів та прогноз розвитку ситуації в парку приймання, визначати раціональні колії для приймання поїздів. За рахунок виділення окремих елементарних завдань, що вирішуються нейромережевою моделлю, був виконаний поділ суцільної нейронної мережі на окремі блоки, кожен із яких відповідальний за окреме завдання. Наукова новизна. Наукова новизна роботи полягає в спрощенні процедури навчання нейромережевої моделі вибору колії приймання поїзда на сортувальну станцію, що досягається за рахунок декомпозиції нейронної мережі на окремі блоки, кожен із яких вирішує окреме елементарне завдання. Практична значимість. Практична значимість отриманих результатів полягає в тому, що представлена модель може бути використана при створенні системи підтримки прийняття рішень ДСП парку приймання при виконанні поїзної та маневрової роботи.

Посилання

Долгий, И. Д. Динамические модели прогнозирования движения поездов в интеллектуальных системах диспетчерского управления / Долгий И. Д., Криволапов С. В. // Вестник Рост. гос. ун-та путей сообщ. – 2012. № 4. – С. 75-81.

Chen, G. Introduction to fuzzy sets, fuzzy logic and fuzzy control systems / Guanrong Chen, Trung Pat Pham, – New York: CRC Press, 2001. – 316 p.

Лаврухін, О. В. Розробка моделі підтримки прийняття рішень на залізничному транспорті / О. В. Лаврухін Вісник Дніпропетровського національного університету залізничного транспорту імені академіка В. Лазаряна. – 2006. – Вип. 11. – С. 84-86.

Bavarian, B. Introduction to neural networks for intelligent control [Електрон. ресурс] / B. Bavarian // Control Systems Magazine, IEEE. – 1988. – № 6(2). – P. 3-7. – Режим доступу – http://ieeecss.org/CSM/ library/1988/april1988/w03-07.pdf. – перевірено 12.02.2018.

Лаврухін, О. В. Формування підходів щодо реалізації системи підтримки прийняття рішень оперативного управління поїздопотоками з розподіленим штучним інтелектом / О. В. Лаврухін // Транспортні системи та технології перевезень. – 2014. – Вип. 8. – С. 88-99.

Bardas, O. Influence research of traffic prediction accuracy on effective management of the trains breaking-up order / O. Bardas, I. Skovron, Y. Demchenko and others // Transport Problems. International scientific journal. 2017, Volume 12, Issue 1. – Gliwice, 2017. – P. 151 – 158.

Бардась, О. О. Удосконалення інтелектуальних технологій виконання поїзної роботи на сортувальних станціях / О. О. Бардась // Транспортні системи та технології перевезень. – 2016. – Вип. 11. – С. 9-15.

Лаврухин, А. В. Формирование интеллектуальной модели функционирования железнодорожной станции при выполнении поездной работы / А. В. Лаврухин // Наука та прогрес транспорту. – 2015. – № 1(55). – С. 43-53.

Вернигора, Р. В. Структура та принципи функціонування прогнозної моделі роботи залізничного напрямку / Р. В. Вернигора, Л. О. Єльнікова // Транспортні системи та технології перевезень. – 2015. – Вип. 9. – С. 16-22.

Вернигора, Р. В. Дослідження ефективності використання нейронних мереж при прогнозуванні прибуття поїздів на технічні станції / Р. В. Вернигора, Л. О. Єльнікова // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. – 2015. – № 3/3 (75). – С. 23-27.

Haykin, S. Neural networks. A comprehensive foundation / S. Haykin, – Hamilton: McMaster University, 2005. – 823 p.

Бобровский, В. И. Количественная оценка технико-технологических параметров железнодорожных станций на основе эргатических моделей / В. И. Бобровский, Р. В. Вернигора, В. В. Малашкин // Вісник Дніпропетровського національного університету залізничного транспорту імені академіка В. Лазаряна. – 2007. – Вип. 16 – С. 50-57.

##submission.downloads##

Опубліковано

2018-12-08

Як цитувати

БАРДАСЬ, О. О. (2018). УДОСКОНАЛЕННЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ МОДЕЛІ КЕРУВАННЯ ПОЇЗНОЮ РОБОТОЮ ПАРКУ ПРИЙМАННЯ СОРТУВАЛЬНОЇ СТАНЦІЇ. Транспортні системи та технології перевезень, (15), 5–11. https://doi.org/10.15802/tstt2018/150184

Номер

№ 15 (2018)

Розділ

Статті

Ліцензія

a. Автори зберігають за собою авторські права на роботу і передають журналу право першої публікації разом з роботою, одночасно ліцензуючи її на умовах  Creative Commons Attribution License, яка дозволяє іншим поширювати дану роботу з обов'язковим зазначенням авторства і посиланням на оригінальну публікацію в цьому журналі.

b. Автори зберігають право укладати окремі, додаткові контрактні угоди на неексклюзивне поширення версії роботи, опублікованої цим журналом (наприклад, розмістити її в університетському репозітарії або опублікувати її в книзі), з посиланням на оригінальну публікацію в цьому журналі.

c. Авторам дозволяється розміщувати їх роботу в мережі Інтернет (наприклад, в університетському репозітарії або на їх персональному веб-сайті) до і під час процесу розгляду її даними журналом, так як це може привести до продуктивного обговорення, а також до більшої кількості посилань на дану опубліковану роботу (Див. The  The Effect of Open Access).