Прогнозирование краткосрочной задержки прибытия в грузовых железнодорожных перевозках с использованием моделей на основе данных

Несмотря на растущую популярность железнодорожного транспорта как вида грузовых перевозок, обусловленную его ролью в интермодальных перевозках и многочисленными экономическими и экологическими преимуществами, оптимизация всех аспектов использования железнодорожной инфраструктуры остается серьезной проблемой. Для решения этой задачи применялись различные методы разработки моделей прогнозирования нарушений движения поездов. Однако эти модели по-прежнему испытывают трудности с точным прогнозированием краткосрочных задержек прибытия, а также с выявлением причин задержек и их предполагаемого влияния на эксплуатационную деятельность. Недостаток доступной операторам информации затрудняет эффективное снижение последствий нарушений. Цель настоящего исследования заключается в изучении ряда моделей на основе данных для краткосрочного прогнозирования задержки прибытия с использованием данных Национальной железнодорожной компании Люксембурга о грузовых железнодорожных перевозках между Беттембургом (Люксембург) и девятью другими терминальными станциями в странах Европейского союза, а также в исследовании влияния признаков, связанных с задержкой прибытия. На использованном наборе данных модель LightGBM превзошла другие модели при прогнозировании задержки прибытия в грузовых железнодорожных перевозках; наиболее значимыми признаками для краткосрочного прогнозирования задержки прибытия оказались задержка отправления, расстояние поездки и состав поезда. Национальная железнодорожная компания Люксембурга может использовать разработанную в настоящем исследовании модель краткосрочного прогнозирования в качестве системы поддержки принятия решений. Например, знание времени задержки прибытия поезда позволяет оценить будущее эксплуатационное время и обеспечить дополнительную поддержку для сокращения нарушений и последующих эксплуатационных задержек посредством простого веб-сервиса.