A Global Transport Capacity Risk Prediction Method for Rail Transit Based on Gaussian Bayesian Network

要約

本稿では、鉄道輸送ネットワークの輸送能力と旅客流動需要とのミスマッチに起因する輸送能力リスクの予測問題に着目し、線形ガウスベイズネットワークに基づく鉄道輸送ネットワークの輸送能力リスクの説明可能な予測手法を提案する。この方法は、鉄道輸送ネットワーク、列車の流れ、乗客の流れを含む3層構造の鉄道輸送システムのシミュレーションモデルに基づいて予測モデルの学習データを得る。鉄道輸送ネットワークのトポロジーに基づくベイジアンネットワークの構造構築法を提案し、ベイジアンネットワークのパラメータ学習を実現するためにMLE（最尤推定）法を用いる。最後に、提案手法の有効性をシミュレーション例により検証する。

要約(オリジナル)

Aiming at the prediction problem of transport capacity risk caused by the mismatch between the carrying capacity of rail transit network and passenger flow demand, this paper proposes an explainable prediction method of rail transit network transport capacity risk based on linear Gaussian Bayesian network. This method obtains the training data of the prediction model based on the simulation model of the rail transit system with a three-layer structure including rail transit network, train flow and passenger flow. A Bayesian network structure construction method based on the topology of the rail transit network is proposed, and the MLE (Maximum Likelihood Estimation) method is used to realize the parameter learning of the Bayesian network. Finally, the effectiveness of the proposed method is verified by simulation examples.

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