基于集装箱运用数据的铁路集装箱装卸站聚类融合算法研究

作     者：王旭 祝凌曦 李诗林 WANG Xu;ZHU Lingxi;LI Shilin

作者机构：中铁集装箱运输有限责任公司箱布管理部北京100055 北京交通大学交通运输学院北京100044 

出 版 物：《铁道货运》 (Railway Freight Transport)

年 卷 期：2024年第42卷第6期

页      面：33-44页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0823[工学-交通运输工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划课题(K2019S010) 

主　　题：铁路 综合运输 集装箱维修 数据挖掘 装卸站分析 聚类算法 融合算法 

摘      要：为了在集装箱造箱质量评价中排除集装箱不同运用工况造成的影响,通过分析近10年涵盖了运输品类、办理站特性及装卸频次等多维度因素的集装箱运用和维修数据,针对铁路集装箱办理站在运用方面的差异性,构建了基于集装箱运用数据的装卸站聚类指标体系,并通过数据预处理技术,形成可用于聚类分析的数据集。采用多种聚类算法对处理后的数据集进行综合分析,以识别出具有相似集装箱运用特征的办理站群体。为克服不同算法可能导致的结果偏差,研究引入一种基于“投票原理的算法融合策略,以消减算法间的依赖性。聚类结果的对比分析表明,融合后的聚类效果优于任何单一算法的效果,可为铁路集装箱维修综合分析提供基础数据。