摘要
高速铁路具有运输能力大、快速正点、全天候和环境友好等特点，随着“八纵八横”高铁骨干网络的日渐成型，我国高速铁路已进入网络化运营时代。高铁网络规模和列车运行密度的不断增大导致车-车、车-线、线-网之间具有强非线性耦合，突发事件下列车初始延误在高铁网络中进行传播会导致大面积的连带延误，严重影响高铁系统平稳安全运营和旅客出行需求。因此，通过构建时空网络揭示高铁网络中车-线-网的时变耦合机理，并基于此建立延误传播模型实时精准预测延误传播时空范围，为突发事件下列车智能调度优化提供态势预测，对于提升高铁系统应急处置能力、保证系统安全可靠运行具有重要的理论和实际意义。本文从网络化运营视角，展开了典型突发场景下基于时空网络的高速铁路延误传播预测研究，主要内容如下： 首先，针对高铁网络拓扑结构强时变特性，构建高铁时空网络模型并提出时空重要节点识别方法。针对高铁网络中不同起讫点之间连接状态的动态变化，采用复杂网络理论建模方法建立高铁时空网络模型表征不同车站之间的时空连接机理；提出时空连通性揭示全局网络的连通演化规律，并设计时空介数对列车运行过程中的时空节点重要性进行定量评估。基于部分高铁线路网络数据和列车运行时刻表数据（G/D/C列车）对其网络性能进行仿真实验，结果揭示了列车运行时刻表与运输性能之间的定量关系和网络特征的演化规律，实现了时空重要列车和车站的精准识别。 其次，针对突发事件下高铁延误传播时空范围精准快速预测问题，基于极大代数方法构建了融合宏观-微观的延误传播预测方法。考虑区间信号约束、运行时间约束、车站联锁规则约束、物理设施约束等，基于调度技术规范并同时考虑模型的预测精度和预测时效性构建融合宏观-微观的延误传播模型；基于时空网络和物理约束网络设计基于广度优先搜索的双层网络延误求解算法。以高铁局部网络数据为例进行仿真，表明所提方法能够在不同典型突发事件下以秒级求解速度快速精确的预测延误传播时空范围，验证了所提方法的准确性和时效性。 最后，针对不同突发情况下时刻表鲁棒性的时空异质性，提出基于延误传播的高铁网路鲁棒性评估方法。考虑高铁时空网络的时空结构异质性和延误传播演化机理，研究初始延误和连带延误之间的演化规律，提出延误敏感度指标对时空节点的延误传播特性进行表征，并分析了时空节点中心性和延误传播特性之间的相关性；提出基于级联延误的网络鲁棒性指标，并设计异质突发事件场景对高铁网络鲁棒性评估。基于某铁路局内实际高铁路网数据和列车运行数据展开仿真，结果将有助于延误敏感时空节点的识别，并且不同场景下的高铁网络鲁棒性评估结果可以为时刻表优化和突发事件下调整策略制定提供技术支撑。
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