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  2. 前 言// PREFACE 
    The large-scale construction and operation of the high-speed railway have achieved remarkable results ;in improving the scale and quality of network, alleviating the tightness of the transportation capacity, and enhancingthe quality of transportation services. Railwayhas played an important supporting role in sustained and rapid development of national economy. Chinese high-speed railway has entered an era of a large-scale network operation characterized by high speed, high density, high traffic volume, and the complexity of the transportation organization has ranked numberone all over the world.
    High security, high speed, and high density arethe competitive advantages that high-speed railways become more and more popular among passengers. At the same time, passengers are paying greater attention to the operational reliability of high-speed railways. Under the premise of safety, providing reliable quality and excellent services is the primary task during the development of the railway transportation industry. However, the train encounters a large number of random disturbances during operation, which cause the delays. The anti-interference capacityof the timetable and the delay recovery ability after adisturbance directly affect the service quality of high-speed railway. The exclusivity and competitiveness associated with the use of railway transportation resources mean that such delays will havecumulative effects (horizontal and vertical) and networked propagation characteristics. The horizontal propagation of atrain delay will affect the operation of subsequent trains (possibly delay them). Vertical propagation may delay trains at subsequent stations. Serious delays may spread over a large area of the line and local railway network, affecting the normal execution of the train’s operation plan and reducing the quality of transportation services.
    An efficient resolution to the problem of high-speed train delays is a daily priority for dispatchers. Existing research at home and abroad mainly focuses on modeling and algorithms for adjustments to train operations at the macro level. These models are based on certain train disturbances and delay distribution assumptions; therefore, they do not fully reflect the actual delay distribution characteristics of high-speed trains. Most of the problems are excessively abstracted and simplified to a certain extent, and a lack of research on the propagation and micro-mechanism of late trains means that the relevant research results are still in the laboratory stage. A certain distance from the application of railway dispatching practices still exists. The station, interval buffer time, and inter-line redundancy time (hereinafter referred to as “redundancy time”)—set in the timetable—are resources that the dispatcher can use to recover from adelay. The quality of the redundant time layout directly affects the efficiency of delay recovery, and it is related to the degree of the delay’sinfluence. The current redundant time layout mainly relies on simple statistics regarding historical layout schemes and lacks systematic research basis for recovery capabilities. According to the specific operating conditions of the line and station, determining the efficiency of redundant time and optimizing the corresponding layout scheme will help improve the robustness of the high-speed railway train timetable and enhance delay recovery capabilities.
    Chinese railway informatization has developedrapidly. Actual train operation performance, which is the main manifestation of railway transportation production performance,can be documented and saved effectively (actual train timetable, delay cause record, equipment operation status, etc.).The performance recordincludes important information, such as train running status, advanced and late arrival information, and the relationship between trains and equipment utilization status. If legislation regardingtrain operations can be extracted based on operation performance and if the train operation process model is established, the dispatcher will be able to predict future trendsin train operations more effectively. Furthermore, the dispatcher can predict and estimate developing trendsrelated to high-speed train delays andmake relevant dispatch decisionsbased on the delaying possibility. Thus, a more accurate operational adjustment plan and implementation of predictive scheduling can be expected.
    Based on global data regardingtrain operations and considering the mutual influence ofadjacent trains, it wouldbe beneficial to analyze the interactiverelationship between trains and the comprehensive formulation of decisions and schedules. The benefits from the development of big data technology, artificial intelligence, and data-driven methods include advantages in theoretical research and operational practices in many fields. Under the conditions of sufficient data and a permitted method, the data-driven model enables examination of the more complicated process involvingtrains and an analysis ofthe delay propagation and recovery process. The data-driven approach does not require a prior knowledge;rather,it facilitates the discovery of laws from the data and construction ofmodels to approximate real-world rail transport production. Although there maybe some deviation between the data-driven model and the real situation, it is sufficientfor guidingpractices and overcomingthe problem inherent in existing mathematical models (i.e.,difficult to apply to production practices). Data science provides a new solution to the problem of high-speed raildispatching. The trend in usingdata-driven methods to study high-speed railway train operation adjustments and automation will provide effective support for high-speed railway dispatching decisions.
    Based on high-speed train operation performance andthe combination of macroscopic law exploration and micro-mechanism research, the data-driven method is used to establish the delay propagation model, revealing the horizontal and vertical propagation mechanisms of train delays and put forward a proposal forenhancing the anti-interference and delay recovery capability of the timetable by laying out redundant time. How to improve robustness of the timetable is a key scientific problem that needs to be solved by the high-speed railway traffic control. Moreover, it is necessary for the intelligent high-speed rail dispatching to become a reality for the high-speed railway. 
    This book aims to introduce the theories of data-driven methods in train dispatching management. It includes 6 chapters, which are: Train dispatching management with data-driven approaches: A comprehensive review and appraisal; Data-driven delay distributions of HSR trains; Data-driven delay propagation mechanism on horizontal; Data-driven delay propagation mechanism on vertical; Confliction management of HSR; and 6) Delay recovery and supplement time allocation. This book is written by WenChao, Huang Ping, and Li Zhongcan from Southwest Jiaotong University, and the students Yang Xiong,Mou Weiwei,Hou Yafei, Feng Yongtai, Li Jin,Xu Chuanlin, Hu Rui, and Zhang Mengyin have collected some materials.
    This book is supported by the National Natural Science Foundation of China [grant number 71871188 and U1834209]. We acknowledge the support of the Open Research Fund for National Engineering Laboratory of Integrated Transportation Big Data Application Technology [grant number CTBDAT201909]. This book is also listed in the Graduate textbook (Monograph) Cultivation Project sponsored by Southwest Jiaotong University in 2018.
    In the process of writing this book, Tian Rui, a senior engineer inthe dispatching department of China National Railway Group Co., Ltd.; Zhuang He, the general manager of China Railway Wuhan Bureau Group Co., Ltd.;and senior engineers of the China Railway Guangzhou Bureau Group Co., Ltd.—Chen Liquan and Zhou Zhiheng—provided practical experience and valuable guidance. Professor Fu Liping from the Department of Civil Engineering at the University of Waterloo and Professor Yang Xianyi from the College of Engineering at the University of Guelph provided valuable guidance. The relevant data used in this book has received strong support from the technical personnel of the dispatching office of China Railway Guangzhou Bureau Group Co., Ltd. Here, we would like to express our sincere gratitude to them.    ...查看更多
  1. 目 录// CONTENTS
    Chapter 1  Train dispatching management with data-driven approaches: 
    A comprehensive review and appraisal 1
    1.1  Introduction 1
    1.2  Data-driven train dispatching 4
    1.3  Data-driven models in train dispatching: Literature 10
    1.4  Review results and further discussions 32
    1.5  Conclusions 38
    Chapter 2  Data-driven delay distributions of HSR trains 40
    2.1  Statistical Investigation on Train Primary Delay based on Real Records: 
    Evidence from Wuhan-Guangzhou HSR 40
    2.2  Statistical Delay Distribution Analysis on High- Speed Railway Trains 59
    2.3  Temporal and SpatialDistributions of Primary Delays in a High-Speed 
    Rail System 69
    Chapter 3  Data-driven delay propagation mechanism on horizontal 83
    3.1  Cause-specific Investigation of Primary Delays of Wuhan-Guangzhou HSR 83
    3.2  Modellingof Effects of Primary Delays Using High- speed Train 
    Operation Records 106
    3.3  Modelling the influence of disturbances for real-time train dispatching 120
    Chapter 4  Data-driven delay propagation mechanism on vertical 135
    4.1  A hybrid model to improve the train running time prediction ability 
    during high-speed railway disruptions 135
    4.2  A Spatiotemporal Deep Learning Framework for Train Delay Prediction 
    in High-speed Railway Systems 150
    Chapter 5  Confliction management of HSR 166
    5.1  Modelling high-speed trains using triangular fuzzy number workflow nets 166
    5.2  Predicting high-speed train operation conflicts using workflow nets and 
     triangular fuzzy numbers 177
    Chapter 6  Delay recovery and Supplement time allocation 195
    6.1  Forecasting Primary Delay Recovery of High-Speed Railway Using 
    Data-driven Methods 195
    6.2  A data-driven time supplements allocation model for train operations 
    on high-speed railways 211
    References 228    ...查看更多
  2. 文超，西南交大交运学院副教授，加拿大滑铁卢大学博士后，国际铁路运营研究协会会员，云上贵州大数据科学应用研究中心特聘专家，研究领域为铁路运输组织优化理论、交通运输大数据应用等。

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