Optimization of Skip‐Stop Train Schedule in Urban Rail Transit Under Virtual Coupling
Notice bibliographique
Résumé
Virtual coupling technology enables decoupling and coupling operations of trains more flexible, and the tracking interval between trains is also shortened. This paper analyzes the advantages of virtual coupling technology in the application of skip‐stop operation, and operation strategies based on real‐time train coupling and decoupling are proposed. With the goal of minimizing the total travel time of passengers, an optimization model for skip‐stop timetable under virtual coupling technology is established, which limits the virtual operation location, the number of virtual coupling and decoupling, and the relationship between virtual operation and arrival and departure status of trains. At the same time, an adaptive large‐scale neighborhood search algorithm was designed for model solving. A case study of certain urban rail transit line R, which is a skip‐stop‐operated urban rail transit line, has been carried out. The model and algorithm were validated using real data from the morning peak hour, and the results show that the application of virtual coupling technology can effectively reduce the total travel time of passengers. Under the conditions of this case study, virtual coupling technology can improve service quality. In actual operation, under suitable passenger flow and line conditions, the reasonable use of virtual coupling technology to improve the skip‐stop operation mode can improve the service quality and operational efficiency of urban rail transit.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».