Resumen

La predicción de la demanda de recursos de emergencia es útil para la asignación racional y la optimización de los recursos de emergencia para el rescate ferroviario cuando se produce un incidente de emergencia. En este artículo, se establece una base de casos que contiene los accidentes de tráfico ferroviario ocurridos en China desde 1978, y se aplica el método de razonamiento basado en casos (RBC) en la investigación de la predicción de la demanda de recursos de emergencia ferroviaria. Se describen los principales atributos de los casos de emergencias ferroviarias. Teniendo en cuenta los tipos de atributos de los casos de emergencias ferroviarias, se consideran cinco tipos de atributos: enumeración, numérico, intervalo, carácter y tipo difuso, y se proporcionan los modelos de cálculo de similitud local de los diferentes atributos. Para evitar el problema de la falta de atributos en el algoritmo tradicional del vecino más próximo, se diseña un método global de cálculo de la similitud de casos basado en la similitud estructural y la similitud de atributos. Los resultados empíricos muestran que el caso 3 es el más similar al caso objetivo, y las cantidades de cálculo del modelo propuesto se aproximan más a la cantidad de uso real y son más precisas en la predicción de la demanda de recursos ferroviarios de emergencia, en comparación con el método empírico tradicional. Los errores relativos de las previsiones de demanda de los 9 recursos se han reducido, respectivamente, en un 15,9884%, 15,1471%, 6,4286%, 17,1429%, 66,6667%, 38,8889%, 27,5%, 0% y 17,7778%. Por lo tanto, el modelo propuesto es razonable y aplicable. Los resultados de la investigación son de gran importancia para hacer frente con eficacia a las emergencias ferroviarias.

• Materias:Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Accidentes de transito Seguridad del transporte Planificación de ruta
• Subjects:Transport infrastructure Transport engineering Traffic accidents Transport safety Path planning
• Palabras claves:predicción de la demanda, recursos de emergencia, emergencias ferroviarias, accidente de tráfico ferroviario en china, método de cálculo de la similitud global de los casos, modelos de cálculo de la similitud local, demanda de recursos de emergencia ferroviarios, algoritmo tradicional del vecino más próximo, cantidad de uso real, atributos básicos de los casos
• Keywords:demand prediction, emergency resources, railway emergencies, china railway traffic accident, global case similarity calculation method, local similarity calculation models, railway emergency resource demand, traditional nearest neighbor algorithm, actual usage quantity, core case attributes