Restoration Model for Cascading Overload Failure in Syncretic Railway Network
Notice bibliographique
Résumé
The different rail transit systems, such as regional railway and urban rail transit, cooperate to form the syncretic railway network (SRN). With the rapid development of SRN, the limited transportation capacity is inadequate to meet the booming passenger flow during peak hours, where cascading failures caused by large passenger flow become a threat to SRN. This paper adopts a state equation to depict the failure‐restoration process and investigates detailed restoration strategies considering the characteristics of recoverable and repeatable failures of stations. Specifically, three different restoration strategies—spontaneous restoration strategy (SRS), active restoration strategy (ARS), and hybrid restoration strategy (HRS)—are proposed, and the varying effects of restoration time, restoration probability, restoration objective, and restoration priority for SRN with ARS are compared. These restoration strategies are applied to the actual SRN in Chengdu, where it is found that HRS has a better effect than other strategies. Furthermore, stations in the metro network with higher passenger flow allocate more restoration resources to improve the robustness of SRN, while the restoration effect of SRN increases noticeably with the restoration coefficient and the reserve coefficient. The restoration strategies presented in this paper can improve the safety management of SRN.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».