arrow
返回

A Design-Oriented Process Mining Framework for Railway Operations

delete2026-05-14
delete0
PRE
AI
I
Iuliana Malina Grigore
A
Azin Moradbeikie
R
Rosso, Allegra Francesca
D
Del Piccolo, Alan
C
Campagna, Dario
S
Sylvio Barbon *
DOI:10.3390/info17050483delete
delete原文链接
delete原文求助
delete分享
delete收藏
摘要

摘要

En 中文
铁路信息系统常规记录列车在网络中的位移,作为车站通过和区段穿越的序列。本文提出一个面向设计的方法框架,系统地将这些列车位移转化为事件日志,以实现既定的流程挖掘分析。其中,“面向设计”意味着事件日志并非假设为现成可用,而是通过基于操作语义的建模选择,从铁路记录中明确构建而成。该框架包括:(i) 一个事件化流水线,将位移映射为具有明确生命周期和案例概念的可解释事件;(ii) 构建基于时刻表的参考模型,表示计划的控制流;(iii) 结构比较和变体分析阶段,识别与基于时刻表的参考模型在执行层面的偏差,并将其组织成重复的行为模式。本文贡献了将列车位移映射为流程挖掘事件的设计原则、基于时刻表的预期控制流表示,以及基于真实铁路数据的实证演示,展示了该框架如何支持运营流程分析。
Keyword:
process mining
railway operations
event log generation
eventization pipeline
variant analysis

期刊

I
Information
IF:
2.9
论文数:
861
被引数:
9.8K

机构

U
University of Trieste
学者数:
1.3W
论文数: 1.1W
被引数: 1.2W
引用论文

引用论文

Process Mining
err
IF0
err2016-01-01
err0
PREAI
errWil van der Aalst
err分享
err收藏
Detecting train reroutings with process mining
err2018-03-01
err0
errOAAI
errGert Janssenswillen; Benoît Depaire; Sabine Verboven
err分享
err收藏
Tuning Machine Learning to Address Process Mining Requirements调整机器学习以满足流程挖掘需求
err2024-01-01
err3
errOAAI
errCeravolo, Paolo; Barbon, Sylvio, Jr.; Damiani, Ernesto; van der Aalst, Wil
err分享
err收藏
err分享
err收藏
学者 查看更多内容