同济大学学报(自然科学版)

作者：彭其渊，胡雨欣，鲁工圆

单位：1.西南交通大学 交通运输与物流学院，四川 成都 610031;2.西南交通大学 综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室，四川 成都 610031;3.中国中铁二院工程集团有限责任公司，四川 成都 610031

关键词：铁路运输,调度命令,智能调度,序列序列（seq2seq）模型,自然语言处理

基金：国家重点研发计划（2017YFB1200701）;高铁联合基金（U1834209）

提出调度命令智能生成模型,该模型由神经网络和调度命令修正模块两部分组成。基于长短时记忆（LSTM)网络构建序列?序列（seq2seq）模型，将预警文本信息作为模型的输入进行训练，提出五种调度命令修正策略并分别对五种易错信息进行修正，最终得到调度命令。结果表明：该模型具有利用预警文本信息生成调度命令的能力，引入的调度命令修正模块能够有效提升调度命令生成质量。

来源：2020年第9期

《同济大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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