NEURAL NETWORK CONTROL OF MARSHALLING PROCESSES

[For the English abstract and full text of the article please see the attached PDF-File (English version follows Russian version)].ABSTRACT On the basis of selected factors that determine quality of operational control over technological processes, it is proposed to create an automatic control system of marshalling yard operation with elements of artificial intelligence. Proposed mathematical apparatus could include typical methods, characteristic of artificial neural networks (ANN) and complex simulation models. The basic requirements for ANN models are formulated, designed to solve the problems of current forecasting at marshalling yard, as well as criteria and principles that should be taken into account in the design of neural networks. Keywords: railway, freight transportation, marshalling yard, control, intelligent technologies, artificial neural networks. REFERENCES 1.Obukhov, A. D.Improvement of operation technology of marshalling yards in modern conditions on the basis of factor analysis [Sovershenstvovanie tehnologii raboty sortirovochnyh stancij v sovremennyh uslovijah na osnove faktornogo analiza].Bjulleten’ transportnoj informacii, 2015, Iss.1, pp.28-33. 2.Sosnov, D.A., Nikandrov, V. A.Integrated automation of station processes, using satellite navigation [Kompleksnaja avtomatizacija stancionnyh processov s ispol’zovaniem sputnikovoj navigacii].Zheleznodorozhnyj transport, 2011, Iss.9, pp.48-52. 3.Obukhov, A. D.Development of intellectual control system of marshalling yard operation [Razrabotka intellektual’noj sistemy upravlenija rabotoj sortirovochnoj stanciej].Innovation and research in the transport sector: Proceedings of III International scientific and practical Conference. Part I.Kurgan, 2015, pp.223-226. 4.Umansky, V.I., Dolganyuk, S. I.General principles of intellectualization of station control systems [Obshhie principy intellektualizacii stancionnyh sistem upravlenija].Vestnik VNIIZhT, 2012, Iss.9, pp.8-12. 5.Shabelnikov, A. N.Intellectualization of transport processes: Problems and Solutions [Intellektualizacija transportnyh processov: problemy i reshenija].Transport: nauka, tehnika, upravlenie, 2012, Iss.4, pp.3-6. 6.Obukhov, A. D.On problems of implementation of marshalling yard operation technology in modern conditions [O problemah realizacii tehnologii raboty sortirovochnoj stancii v sovremennyh uslovijah].Otraslevye aspekty tehnicheskih nauk, 2014, Iss.6(42), pp.29-31. 7.Zheleznov, D. V.Neural networks: forecasting of traffic volumes.World of Transport and Transportation, Vol. 10, 2012, Iss.4, pp.114-117. 8.Skalozub, V.V., Soloviov, V. P., Zhukovitsky, I.V., Goncharov, K. V.Intelligent rail transport system s(based on innovative technologies)[Intellektual’nye transportnye sistemy zheleznodorozhnogo transporta (osnovy innovacionnyh tehnologij)].Dnepropetrovsk, publ.house of Dnepropetrovsk National Railway Transport University n. a.academician V.Lazaryan, 2013, 207 p. 9.Rozenberg, I. N.Satellite and GIS technologies in intelligent control systems [Sputnikovye i geoinformacionnye tehnologii v intellektual’nyh sistemah upravlenija].Zheleznodorozhnyj transport, 2013, Iss.3, pp.28-32. 10.Novikov, V. G.Navigation and information systems on railway transport [Navigacionno-informacionnye sistemy na zheleznodorozhnom transporte].Vestnik VNIIZhT, 2012, Iss.4, pp.49-51. 11.Urlichich, Yu.M.Important issues of ITS development [Aktual’nye voprosy razvitija ITS].Zheleznodorozhnyj transport, 2011, Iss.4, pp.12-17. 12.Bolle, A., Saitto, A., Rozenberg, E. N.New GNSS applications as a part of perspective intellectual rail control system [Novoe primenenie GNSS v sostave perspektivnoj intellektual’noj sistemy upravlenija zheleznodorozhnym transportom].Intelligent transport systems: Proceedings of I International Scientific- Practical Conference «IntellektTrans 2011». St.Petersburg, PSTU publ., 2011, pp.55-74. 13.Gorelik, A.V., Taradin, N.A., Nevarov, P. A.Model of safety evaluation of railway automation systems on train movement parameters [Model’ ocenki bezopasnosti sistem zheleznodorozhnoj avtomatiki po parametram dvizhenija poezdov].Nauka i tehnika transporta, 2008, Iss.4, pp.78-81. 14.Sotnikov, E. A.Intellectualization operational control of transportation process at the level of regional directorate [Intellektualizacija operativnogo upravlenija perevozochnym processom na urovne regional’noj direkcii].Zheleznodorozhnyj transport, 2014, Iss.11, pp.36-42. 15.Ou Hai-tao, Zhang Wen-yuan, Yang Yu-pu, Xu Xiao-ming.Modeling of traffic flow on a highway with neural network RBF [Modelirovanie potoka transporta na avtostrade s pomoshh’ju nejronnoj seti RBF].J.Shanghai Jiaotong Univ., Vol.34, Iss.5, 2000, pp.665-668 [In Chinese]. 16.Cheok, Adrian David, & Shiomi, Shogo.Combined h e u r i s t i c knowledge and limited measurement based fuzzy logic antiskid control for railway applications.IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews, 2000, vol.30, no .4, pp .557-568, 2000. 17.Qiao, Fengxiang, & Yang, Hai, & Lam, William H.K.Intelligent simulation and prediction of traffic flow dispersion.Transportation Research, Part B: Methodological, Elsevier, 2001, vol.35, issue 9, pp .843-863.

железная дорога, грузовые перевозки, сортировочная станция, управление, интеллектуальные технологии, искусственные нейронные сети

1. Обухов А. Д. Совершенствование технологии работы сортировочных станций в современных условиях на основе факторного анализа // Бюллетень транспортной информации.- 2015.- № 1.- C.28-33.

2. Соснов Д. А., Никандров В. А. Комплексная автоматизация станционных процессов с использованием спутниковой навигации // Железнодорожный транспорт.- 2011.- № 9.- С. 48-52.

3. Обухов А. Д. Разработка интеллектуальной системы управления работой сортировочной станцией // Инновации и исследования в транспортном комплексе: Материалы III международной научно-практической конференции.- Часть I.- Курган, 2015.- С. 223-226.

4. Уманский В. И., Долганюк С. И. Общие принципы интеллектуализации станционных систем управления // Вестник ВНИИЖТ.- 2012.- № 9.- С. 8-12.

5. Шабельников А. Н. Интеллектуализация транспортных процессов: проблемы и решения // Транспорт: наука, техника, управление.- 2012.- № 4.- С. 3-6.

6. Обухов А. Д. О проблемах реализации технологии работы сортировочной станции в современных условиях // Отраслевые аспекты технических наук.- 2014. - Вып.6(42).- С. 29-31.

7. Железнов Д. В. Нейронные сети и прогнозирование размеров движения // Мир транспорта.- 2012. - № 4.- С. 114-117.

8. Скалозуб В. В., Соловьев В. П., Жуковицкий И. В., Гончаров К. В. Интеллектуальные транспортные системы железнодорожного транспорта (основы инновационных технологий) - Д.: Изд-во Днепропетр. нац. ун-та ж.-д. трансп. им. акад. В. Лазаряна, 2013.- 207 с.

9. Розенберг И. Н. Спутниковые и геоинформационные технологии в интеллектуальных системах управления // Железнодорожный транспорт.- 2013. - № 3.- С. 28-32.

10. Новиков В. Г. Навигационно-информационные системы на железнодорожном транспорте // Вестник ВНИИЖТ.- № 4.- 2012.- С. 49-51.

11. Урличич Ю. М. Актуальные вопросы развития ИТС // Железнодорожный транспорт.- 2011.- № 4. - С. 12-17.

12. Болле А., Саитто А., Розенберг Е. Н. Новое применение ГНСС в составе перспективной интеллектуальной системы управления железнодорожным транспортом // Интеллектуальные системы на транспорте: Материалы I международной научно-практической конференции «ИнтеллектТранс-2011».- СПб.: ПГУПС, 2011.- С. 55-74.

13. Горелик А. В., Тарадин Н. А., Неваров П. А. Модель оценки безопасности систем железнодорожной автоматики по параметрам движения поездов // Наука и техника транспорта.- 2008.- № 4.- С. 78-81.

14. Сотников Е. А. Интеллектуализация оперативного управления перевозочным процессом на уровне региональной дирекции // Железнодорожный транспорт.- 2014.- № 11.- С. 36-42.

15. Ou Hai-tao, Zhang Wen-yuan, Yang Yu-pu, Xu Xiao-ming. Моделирование потока транспорта на автостраде с помощью нейронной сети RBF.J.Shanghai Jiaotong Univ., vol.34, no.5, 2000, pp.665-668 [in Chinese].

16. Cheok, Adrian David, & Shiomi, Shogo. Combined heuristic knowledge and limited measurement based fuzzy logic antiskid control for railway applications. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews, 2000, vol.30, no.4, pp.557-568.

17. Qiao, Fengxiang, & Yang, Hai, & Lam, William H.K.Intelligent simulation and prediction of traffic flow dispersion. Transportation Research, Part B: Methodological, Elsevier, 2001, vol.35, issue 9, pp.843-863.