[发明专利]基于城市群白货流量的提高列车编组效率的城市聚类模型有效

专利信息
申请号: 201910479120.7 申请日: 2019-06-04
公开(公告)号: CN110175656B 公开(公告)日: 2021-08-31
发明(设计)人: 冀振燕;宋晓军;陈诚;皮怀雨;聂泽姝 申请(专利权)人: 北京交通大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62
代理公司: 北京市诚辉律师事务所 11430 代理人: 杨帅峰
地址: 100044 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 城市群 货流 提高 列车 编组 效率 城市 模型
【说明书】:

发明涉及基于城市群白货流量的提高列车编组效率的城市聚类模型。该城市聚类模型通过聚类算法找出热点区域对,得到白货运量较大的运输区间,从而为铁路列车编组和开行固定班列提供数据支持。首先利用k‑means聚类算法,使用经纬度输入算法,可以得到彼此之间距离较近的城市簇;然后从历史数据中取出所有的开行路线并将它们归类到对应的城市簇对中,并可得到城市簇之间的距离和吨数;最后通过一定的条件过滤得到符合要求的城市簇,即可以开行的班列。目前算法设置的距离为大于800千米,吨数大于100万吨,聚类得到的城市簇数量可以手动调节,通过观察得到较好的类别数。

技术领域

本发明涉及聚类系统的原型聚类算法和经纬度算法,提出了一种基于城市群白货流量的提高列车编组效率的城市聚类模型。

背景技术

本发明为了铁路运输的实际应用需求——对城市群白货流向的分析,融合了原型聚类算法和经纬度距离算法等,建立了基于城市群白货流量的提高列车编组效率的城市聚类模型。该模型目的是将距离较近城市根据发送吨数或到达吨数聚集成一个城市簇,对于开行固定货运班列、提高列车编组效率有重要参考价值。城市聚类可以得到城市簇,然后通过筛选热门城市簇对,依托我国目前重点推进的“五纵四横”运输通道,优化铁路白货物流运输体系。

发明内容

本发明引入了原型聚类算法和经纬度距离算法。

上述模型包含了如下步骤:

(1)读取城市经纬度;

(2)输入k-means聚类算法;

(3)计算城市簇之间的距离;

(4)按距离过滤城市簇对;

(5)计算城市簇之间的白货流量;

(6)按流量吨数过滤城市簇对。

具体步骤如附图1所示。

步骤具体说明如下:

为了得到热点区域,先要找到城市密度较大的区域,以这些区域为基础,寻找区域间的热门线路。当区域间的货运量和货运距离达到一定要求时,这样的区域对包含的两个区域则为满足条件的热点区域。在地图上,城市的中心用经纬度表示,每个城市都有自己特定的经纬度。距离越近的城市,对应经度和纬度之间的差值的绝对值之和越小。利用k-means聚类算法,使用经纬度输入算法,则可以得到彼此之间距离较近的城市簇。城市簇之间的距离可以通过经纬度来计算。

计算出城市簇之后,需要计算城市簇之间所有的开行路线。此时应该从历史数据中取出所有的开行路线,然后将他们归类到对应的城市簇对中。这样就可以得到城市簇两两之间所有的开行路线情况,由此可计算出城市簇之间的发送和到达吨数。

得到城市簇之间的距离和吨数之后,则可以通过一定的条件过滤得到符合要求的城市簇,即可以开行的班列。目前算法设置的距离为大于800千米,吨数大于100万吨,聚类得到的城市簇数量可以手动调节,通过观察得到较好的类别数。

附图说明

附图1是基于城市群白货流量的提高列车编组效率的城市聚类模型的流程图。

附图2是设置k=2时对数据样例进行聚类的聚类过程和最终聚类结果示意图,聚类模型是迭代式推进的,直到相邻迭代差值达到一阈值或迭代次数达到阈值停止。

附图3是传统的k-means聚类算法的流程图。

附图4是对给定城市的城市群聚类结果,输入城市的经纬度表示位置,预设K个城市簇中心,利用聚类迭代到最终结果。

附图5展示了K值设置为50时,发送城市簇至到达城市簇总吨数大于100万吨且运输距离大于800千米的聚类结果。

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