運用指數(shù)平滑法預(yù)測太原北站調(diào)車機調(diào)動輛數(shù)的可行性分析

朱燦

摘 要：本文整理了近一年來太原北站各調(diào)車機調(diào)動輛數(shù)的數(shù)據(jù)，希望通過指數(shù)平滑法，能夠?qū)ξ磥硖闭菊{(diào)車機調(diào)動輛數(shù)進(jìn)行預(yù)測。以便合理配置運輸資源和設(shè)備，挖掘運輸潛力以及制定更加合理的運輸計劃等。

關(guān)鍵詞：調(diào)車機；調(diào)動輛數(shù)；指數(shù)平滑法

中圖分類號：U292.6 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1671-2064（2018）22-0184-02

1 引言

隨著我國鐵路運輸企業(yè)改革的不斷深入，如何提升工作效率、挖掘運輸潛力已成為提質(zhì)增效的重要手段。調(diào)車機作為車站調(diào)車工作的動力，其合理配置不但可以提高調(diào)車效率，加速車輛移動，而且可以取得經(jīng)濟效益。調(diào)動輛數(shù)作為調(diào)車機工作量的一個重要指標(biāo)，本文嘗試運用指數(shù)平滑法對其未來的增減趨勢做一個預(yù)測，如果合理，接下來會計劃對其他方面的數(shù)據(jù)進(jìn)行下一步預(yù)測并綜合分析，為調(diào)車機的合理配置提供數(shù)據(jù)支持。

2 指數(shù)平滑法介紹

指數(shù)平滑法是由布朗（Robert G..Brown）所提出的，他認(rèn)為時間序列的態(tài)勢具有穩(wěn)定性或規(guī)則性，時間序列可以被合理地順勢推延，并認(rèn)為最近的過去態(tài)勢，在某種程度上會持續(xù)到最近的未來。指數(shù)平滑法是生產(chǎn)預(yù)測中常用的一種方法。也用于中短期經(jīng)濟發(fā)展趨勢預(yù)測。它是通過計算指數(shù)平滑值，配合一定的時間序列預(yù)測模型對現(xiàn)象的未來進(jìn)行預(yù)測。其原理是任一期的指數(shù)平滑值都是本期實際觀察值與前一期指數(shù)平滑值的加權(quán)平均。指數(shù)平滑法公式如下：

3 運用指數(shù)平滑法的實證分析

3.1 太原北站各調(diào)車機調(diào)動輛數(shù)數(shù)據(jù)分析說明

運用指數(shù)平滑法進(jìn)行分析時，要先對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以判斷數(shù)據(jù)能否使用指數(shù)平滑法進(jìn)行分析。由于只有2017年7月至2018年6月的數(shù)據(jù)量，樣本數(shù)目偏少，因此只能預(yù)測到下一個月的調(diào)動輛數(shù)。為了驗證預(yù)測的準(zhǔn)確性，作者決定將2018年6月作為預(yù)測的月份，通過模型給出的預(yù)測調(diào)動輛數(shù)與實際調(diào)動輛數(shù)進(jìn)行對比，如果偏差值較低，則說明該方法適合對調(diào)車機調(diào)動輛數(shù)未來增減趨勢進(jìn)行預(yù)測。太北調(diào)車機模型擬合表1所示，模型的擬合情況R方越低，越適合做時間序列分析。

如圖1所示，該圖為殘差的相關(guān)函數(shù)序列圖，包括自相關(guān)（ACF）和偏相關(guān)（PACF）的序列圖，可以看出并沒有顯著趨勢特征，可以使用該模型進(jìn)行預(yù)測分析?，F(xiàn)分別對各個太北調(diào)車機進(jìn)行時間序列預(yù)測表2所示。

太北1調(diào)6月份，太北1調(diào)實際調(diào)動車輛1024輛，預(yù)測值838.18輛，偏差值18%。偏差值比較大。太北2調(diào)6月份，太北2調(diào)實際調(diào)動輛數(shù)515輛，預(yù)測值520.77輛，偏差值1.1%。偏差值較低，結(jié)果比較理想。太北3調(diào)6月份，太北3調(diào)實際調(diào)動車輛528輛，預(yù)測值567.95輛，偏差值7.5%。偏差值合理，基本正常。太北4調(diào)6月份，太北4調(diào)實際調(diào)動輛數(shù)396輛，預(yù)測值370輛，偏差值6.6%。偏差值合理，基本正常。太北5調(diào)6月份，太北5調(diào)實際調(diào)動輛數(shù)371輛，預(yù)測值452.34輛，偏差值21.9%。由于偏差值較大，作者詢問了相關(guān)科室負(fù)責(zé)人太北5調(diào)6月份調(diào)動輛數(shù)下降的原因，得到回復(fù)如下：

本月新增加STP設(shè)備。受STP設(shè)備約束，如：牽引或推進(jìn)運行時由于STP設(shè)備原因，距離信號機50米處時自動停車，需要聯(lián)系信號樓開放信號后方可繼續(xù)作業(yè)，嚴(yán)重影響作業(yè)效率。

玉門溝調(diào)六月份，玉門溝調(diào)實際調(diào)動輛數(shù)300輛，預(yù)測值276.38輛，偏差值7.9%。偏差值略微偏高，基本合理。三給專調(diào)六月份，三給專調(diào)實際調(diào)動輛數(shù)317輛，預(yù)測值361.03輛，偏差值13.9%。偏差值較高，不是很理想?；收{(diào)六月份，皇調(diào)實際調(diào)動輛數(shù)194輛，預(yù)測值393.9輛，偏差值103%。由于皇調(diào)偏差值過與失常，作者就六月份皇后園站調(diào)車輛數(shù)下降的原因詢問相關(guān)科室負(fù)責(zé)人，得到回復(fù)如下：

非生產(chǎn)時間大，主要等工及等信號時間長，站內(nèi)保留車多，導(dǎo)致調(diào)車穿正作業(yè)較多，調(diào)車人員對穿正天窗時間不掌握，導(dǎo)致穿正天窗時間不能及時完成調(diào)車作業(yè)任務(wù)，造成等信號、等工時間。

調(diào)車機變更（取消）計劃較多，調(diào)車區(qū)長在編制調(diào)車作業(yè)計劃前未能積極與車站調(diào)度員聯(lián)系，調(diào)車作業(yè)計劃執(zhí)行時間、作業(yè)進(jìn)度情況等，導(dǎo)致幾批計劃未按原計劃完成，造成調(diào)車機等工時間較多；利用到發(fā)線調(diào)車作業(yè)未能同車站值班員溝通，原計劃執(zhí)行股道有列車占用造成變更計劃。

3.2 小結(jié)

根據(jù)太北5調(diào)和皇調(diào)偏差值較大的問題可以得出，運用指數(shù)平滑法時，需要考慮到非正常因素對調(diào)車輛數(shù)的影響。在今后的預(yù)測中應(yīng)加以注意。另外，太北1調(diào)、三給專調(diào)偏差值較大，考慮到樣本數(shù)目較少，以及其他因素的變化（例如：太原西站調(diào)車機調(diào)整對西山支線區(qū)域調(diào)車機作業(yè)的變化），模擬結(jié)果基本可以接受。太北2調(diào)、太北3調(diào)、太北4調(diào)、玉門溝調(diào)的偏差值都能保持在10%以下，結(jié)果滿意。

4 結(jié)語

合理地運用大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對鐵路今后的發(fā)展具有重要意義。通過本次模擬，可以得出運用指數(shù)平滑法對調(diào)車機調(diào)動輛數(shù)的預(yù)測是可行的。雖然個別偏差值較大，但是如果能夠得到更多的樣本數(shù)據(jù)支持，同時在模擬時結(jié)合生產(chǎn)時間、輔助生產(chǎn)時間、非生產(chǎn)時間等諸多因素的話，相信最后得到的預(yù)測值能夠更加精準(zhǔn)，預(yù)測月份能夠更加長遠(yuǎn)，為合理配置運輸資源和設(shè)備，挖掘運輸潛力以及制定更加合理的運輸計劃等多方面工作提供有力的數(shù)據(jù)支持。