The Train Delay Model Developed by the Genetic Programming Algorithm
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216275%3A25530%2F22%3A39920032" target="_blank" >RIV/00216275:25530/22:39920032 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://www.hindawi.com/journals/jat/2022/8858756/" target="_blank" >https://www.hindawi.com/journals/jat/2022/8858756/</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1155/2022/8858756" target="_blank" >10.1155/2022/8858756</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
The Train Delay Model Developed by the Genetic Programming Algorithm
Popis výsledku v původním jazyce
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.
Název v anglickém jazyce
The Train Delay Model Developed by the Genetic Programming Algorithm
Popis výsledku anglicky
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.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
20104 - Transport engineering
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/EF17_049%2F0008394" target="_blank" >EF17_049/0008394: Spolupráce Univerzity Pardubice a aplikační sféry v aplikačně orientovaném výzkumu lokačních, detekčních a simulačních systémů pro dopravní a přepravní procesy (PosiTrans)</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2022
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Journal of Advanced Transportation
ISSN
0197-6729
e-ISSN
2042-3195
Svazek periodika
2022
Číslo periodika v rámci svazku
Special Issue
Stát vydavatele periodika
GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
nestrankovano
Kód UT WoS článku
000796533400003
EID výsledku v databázi Scopus
—