随着近些年来高速铁路的蓬勃发展,高速铁路网逐渐建成并完善,高速铁路也成为人们中远距离出行的首选交通方式。但在运营过程中高速铁路列车受到随机因素干扰时,造成列车不同程度晚点,调度员发出调度指令希望尽快恢复正常运行。目前高速铁路的运行调整工作主要依靠调度员的经验来完成,如果有一套可以辅助调度员完成调度工作的系统,可以保障高速铁路列车的准点性,提升高速铁路运输服务的质量。近些年大数据挖掘为解决运行调整问题提供了良好的思路,因此研究高速铁路列车运行调整辅助决策引擎具有深远的意义。本文针对高速铁路特点,结合现有研究成果,从以下几个方面进行研究。首先,介绍列车运行图的定义以及影响实绩运行图的要素。分析行车过程中干扰因素。阐述列车运行调整的原则、措施。其次,定义引擎参数并对计划运行图和实绩运行图获取的数据进行数据预处理,得到晚点列车数据信息,研究了列车越行、组织区间赶点和压缩停站时间的定量判定方法,然后分别标记各自场景下的参数。再次,针对列车运行调整问题特点,本文阐述随机森林算法的原理以及随机取样和随机选取属性的特征。探讨随机森林算最优特征的两种选取方法,并分析了基于随机森林的辅助决策引擎的自变量以及因变量因素。分析算例预测结果,随机森林算法能根据实际运行图与计划运行图的对比信息,一旦发生晚点信息,能有效预测辅助决策建议。最后,采用C#编程设计高速铁路列车运行调整辅助决策引擎,其中包括运行图查看模块、统计分析模块、辅助决策建议模块,同时采用Sql Server数据库管理系统信息。最后选取宝兰客专上行方向运行数据构造算例,对预测结果进行分析。算例表明随机森林算法可以给出合理的运行调整建议供调度员选择,更新各策略的接受概率优化引擎,达到帮助调度员进行运行调整的目的,也证明辅助决策引擎相应功能的有效性。本文的研究结果表明,基于历史样本数据中已有的策略与实际运行情况进行匹配后,找到最佳匹配的调整策略或组合策略提供给调度人员,避开了求解各列车在各站的总延误时间最小为优化目标的复杂问题,用实践指导实践,为实现运行调整自动化和智能化提供了基础。本文编写的列车运行调整辅助决策引擎,能够实现所有设计功能,能够实现良好的人机交互效果。