Publikace detail

The Train Delay Model Developed by the Genetic Programming Algorithm

Autoři: Brandejský Tomáš

Rok: 2022

Druh publikace: článek v odborném periodiku

Název zdroje: Journal of Advanced Transportation

Název nakladatele: Hindawi limited

Místo vydání: Londýn

Strana od-do: nestránkováno

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Model zpoždění vlaku vyvinutý algoritmem genetického programování	Článek se zabývá problémem identifikace kategorie pravděpodobnostního rozdělení dat o zpoždění vlaků pomocí algoritmu genetického programování. Tato frekvenční funkce zpoždění vlaků a rozdělení pravděpodobnosti, které je z ní jednoduše odvozeno, jsou významné pro modelování a řízení vlakové dopravy. Algoritmus genetického programování byl použit jako neinformovaný nástroj, aby se zabránilo vlivu a priori informací, které by měly být eliminovány. Reálná data o provozu byla agregována do předem definovaných skupin a poté byly vypočteny frekvence jednotlivých zpoždění. Algoritmus genetického programování byl použit v dalším kroku jako symbolický regresní nástroj k odhalení jejich frekvencní funkce ve formě algebraického výrazu. Výsledky dospěly k závěru, že i když data nemají známé rozdělení, jejich rozdělení je podobné exponenciálním.	genetický algoritmus, evoluční algoritmus, genetické programování, zpoždění, aproximace distribuce, model distribuce
eng	The Train Delay Model Developed by the Genetic Programming Algorithm	The paper discusses the problem of probability distribution category identification of train delay data by a genetic programming algorithm. This train delay frequency function and the probability distribution simply derived from it are significant to train traffic modelling and management. The genetic programming algorithm was used as an uninformed tool to prevent the influence of a priori information, which should be biased. The real traffic data were aggregated into predefined bins and then the frequencies of the individual delays were computed. The genetic programming algorithm was used in the next step as a symbolic regression tool to discover their frequency function in the form of an algebraic expression. The results concluded that although data has no known distribution, their distributions are similar to exponential ones.	Genetic algorithm; evolutionary algorithm; genetic programming; train delay; distribution approximation; distribution model

Search

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Katedry

Služby

Jak nás najdete?

Často hledáte