Розроблення методу інтеграції операційних даних залізничної мережі з графовою структурою плану формування поїздів
DOI:
https://doi.org/10.18664/ikszt.v31i2.362285Ключові слова:
залізнична мережа, план формування поїздів, графова модель, вагонопотоки, затримки поїздів, прогнозуванняАнотація
У статті розроблено метод інтеграції операційних даних функціонування залізничної мережі з графовою структурою плану формування поїздів. Метод спрямований на формування інформаційної основи для аналізу та прогнозування затримок поїздопотоків з урахуванням просторової структури транспортної системи. Для дослідження використано операційні дані АТ «Укрзалізниця» про навантаження вагонів різних номенклатур вантажів та інформацію про простої кинутих поїздів на станціях полігона мережі регіональної філії «Одеська залізниця». Розроблено процедуру агрегування даних за групами вантажів і видами вагонопотоків і перетворено їх у показники поїздо-годин затримок. Запропоновано алгоритм прив’язки станцій навантаження і станцій затримки до опорних станцій плану формування поїздів із використанням графової моделі залізничної мережі. У результаті сформовано інтегрований набір даних, що поєднує параметри навантаження, маршрути руху вагонопотоків і показники затримок поїздів. Отриманий набір даних може бути використаний як навчальна вибірка для побудови математичних моделей аналізу і прогнозування затримок поїздопотоків у залізничній мережі.
Посилання
Gurin D., Prokhorchenko A., Kravchenko M. & Shapoval G. Development of a method for modelling delay propagation in railway networks using epidemiological SIR models. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2020. Vol. 6 (3 (108)). P. 6–13. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.219285
Official web-site of JSC Ukrzaliznytsia. URL: https://www.uz.gov.ua/cargo_transportation (accessed: 20.02.2026) [in Ukrainian].
Lapamonpinyo P., Derrible S., Corman F. Real-time passenger train delay prediction using machine learning: A case study with Amtrak passenger train routes // IEEE Open Journal of Intelligent Transportation Systems. 2022. Vol. 3. P. 539–550. DOI: https://doi.org/10.1109/OJITS.2022.3194879
Wang P., Zhang Q. Train delay analysis and prediction based on big data fusion. Transportation Safety and Environment. 2019. Vol. 1 (1). P. 79-88. DOI: https://doi.org/10.1093/tse/tdy001
Huang P., Lessan J., Corman F., Meng L. Mining train delay propagation patterns from historical train operation data. Proceedings of the International Conference on Railway Operations Modelling and Analysis (RailNorrköping). Linköping Electronic Conference Proceedings. 2019. Vol. 69:29. P. 439-451. URL: https://ep.liu.se/ecp/069/029/ecp19069029.pdf
Fu Q., Ding S., Zhang T., Wang R., Hu P., Pu C. Short-term train arrival delay prediction: a data-driven approach. Railway Sciences. 2024. Vol. 3, No. 4. P. 514–529. DOI: https://doi.org/10.1108/rs-04-2024-0012
Zhang D., Peng Y., Zhang Y., Wu D., Wang H., Zhang H. Train Time Delay Prediction for High-Speed Train Dispatching Based on Spatio-Temporal Graph Convolutional Network. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2022. Vol. 23, No. 3. P. 2434–2444. DOI: https://doi.org/10.1109/TITS.2021.3093840
Li J., Xu X., Wang J. A Train Delay Prediction Approach for High-Speed Railway Considering Spatiotemporal Logical Relationships in Train Operation. SSRN Electronic Journal. 2024. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4828128
Пархоменко Л. О., Прохоров В. М. Уточнення моделі розрахунку плану формування поїздів за рахунок урахування ефекту навантаженості сортувальних станцій. Вісник Приазовського державного технічного університету. Серія «Технічні науки». 2024. № 48. С. 193–205. DOI: https://doi.org/10.31498/2225-6733.48.2024.310712
Butko T., Prymachenko H., Kovalov A., Tarasov K., Kolisnyk A. Research on the Issue of Prognosticationing the Volume of Passenger Traffic on Railway Transport in Modern Conditions. Review of Economics and Finance. 2023. Vol. 21. P. 236–245. DOI: https://doi.org/10.55365/1923.x2023.21.22
Dmytro D. Economic efficiency of railway in Ukraine: railway economies of scale, scope and density : магістерська робота. Київ : Kyiv School of Economics, 2022. URL: https://kse.ua/wp-content/uploads/2023/07/Dushko-Dmytro_.pdf (дата звернення: 13.03.2026).
Габа В., Стрелько О., Грушевська Т., Гусар І. Дослідження залізничних перевезень вантажів груповими та одиночними вагонами. Транспортні системи і технології. 2021. Вип. 36. С. 150–162. DOI: https://doi.org/10.32703/2617-9040-2020-36-16
Li Z., Huang P., Wen C., Dong W., Ji Y., Rodrigues F. Railway network delay evolution: A heterogeneous graph neural network approach. Applied Soft Computing. 2024. Vol. 159. Article 111640. DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2024.111640
Peng T., Gan M., Ou Q., Yang X., Wei L., Ler H. R., Yu H. Railway cold chain freight demand forecasting with graph neural networks: A novel GraphARMA-GRU model. Expert Systems with Applications. 2024. Vol. 255, Part B. Article 124693. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.124693
Єдина тарифно-статистична номенклатура вантажів. Офіційний сайт АТ Укрзалізниця. URL: https://uz.gov.ua/cargo_transportation/legal_documents/nomenklatura/changes_etcnb/ (дата звернення 27.01.2026).
Правила приймання вантажів до перевезення: Наказ Міністерства транспорту України. Про затвердження окремих розділів Правил перевезення вантажів : Наказ Міністерства транспорту України від 21 листопада 2000 р. № 644; зареєстр. в Міністерстві юстиції України 24 листопада 2000 р. за № 861/5082. База даних «Законодавство України» / Верховна Рада України. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/z0861-00#n49 (дата звернення: 28.10.2025).
Dijkstra E. A note on two problems in connexion with graphs. Numer. Math. 1959. 1. 269–271.
NetworkX Developers. Shortest Paths – NetworkX Documentation. URL: https://networkx.org/documentation/stable/reference/algorithms/ shortest_paths.html (дата звернення: 15.01.2026).
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
