【摘 要】
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针对现行铁路编组站车辆中时预测方法不能满足实际运输组织需求，提出一种基于时间序列的中时预测方法。根据编组站数据特点，建立中时序列，利用聚类分析方法检测显隐性异常，设计中
【机 构】
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北京交通大学交通运输学院,中国铁路总公司中国铁路信息技术中心
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针对现行铁路编组站车辆中时预测方法不能满足实际运输组织需求，提出一种基于时间序列的中时预测方法。根据编组站数据特点，建立中时序列，利用聚类分析方法检测显隐性异常，设计中时下界异常判定条件排除正常中时值，采用邻域插值方法对异常数据重塑，结合ARMA过程分析重塑中时序列并建模，对模型进行参数估计和启发式算法定阶，最终预测编组站短期中时。研究结果表明：该预测方法能够准确发现异常数据，序列重塑后效果较好，预测结果与实际生产情况符合度较高，可以很好地应用在对编组站中时的预测中，有利于编组站合理预测和分析运输生产活动
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