[发明专利]一种地铁列车冲突预警方法

权利要求书

1.一种地铁列车冲突预警方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤A、根据各个列车的计划运行参数，生成轨道交通网络的拓扑结构图；

步骤B、基于步骤A所构建的轨道交通网络的拓扑结构图，分析列车流的可控性和敏感性二类特性；

步骤C、根据各个列车的计划运行参数，在构建列车动力学模型的基础上，依据列车运行冲突耦合点建立列车运行冲突预调配模型，生成多列车无冲突运行轨迹；

步骤D、在每一采样时刻t，基于列车当前的运行状态和历史位置观测序列，对列车未来某时刻的行进位置进行预测；其具体过程如下：

步骤D1、列车轨迹数据预处理，以列车在起始站的停靠位置为坐标原点，在每一采样时刻，依据所获取的列车原始离散二维位置序列x＝[x₁，x₂，...，x_n]和y＝[y₁，y₂，...，y_n]，采用一阶差分方法对其进行处理获取新的列车离散位置序列Δx＝[Δx₁，Δx₂，...，Δx_n-1]和Δy＝[Δy₁，Δy₂，...，Δy_n-1]，其中Δx_i＝x_i+1-x_i，Δy_i＝y_i+1-y_i(i＝1，2，...，n-1)；

步骤D2、对列车轨迹数据聚类，对处理后新的列车离散二维位置序列Δx和Δy，通过设定聚类个数M′，采用K-means聚类算法分别对其进行聚类；

步骤D3、对聚类后的列车轨迹数据利用隐马尔科夫模型进行参数训练，通过将处理后的列车运行轨迹数据Δx和Δy视为隐马尔科夫过程的显观测值，通过设定隐状态数目N′和参数更新时段τ′，依据最近的T′个位置观测值并采用B-W算法滚动获取最新隐马尔科夫模型参数λ′；具体来讲：由于所获得的列车轨迹序列数据长度是动态变化的，为了实时跟踪列车轨迹的状态变化，有必要在初始轨迹隐马尔科夫模型参数λ′＝(π，A，B)的基础上对其重新调整，以便更精确地推测列车在未来某时刻的位置；每隔时段τ′，依据最新获得的T′个观测值(o₁，o₂，...，o_T′)对轨迹隐马尔科夫模型参数λ′＝(π，A，B)进行重新估计；

步骤D4、依据隐马尔科夫模型参数，采用Viterbi算法获取当前时刻观测值所对应的隐状态q；

步骤D5、每隔时段根据最新获得的隐马尔科夫模型参数λ′＝(π，A，B)和最近H个历史观测值(o₁，o₂，...，o_H)，基于列车当前时刻的隐状态q，在时刻t，通过设定预测时域h′，获取未来时段列车的位置预测值O；

步骤E、建立从列车的连续动态到离散冲突逻辑的观测器，将地铁交通系统的连续动态映射为离散观测值表达的冲突状态；当系统有可能违反交通管制规则时，对地铁交通混杂系统的混杂动态行为实施监控，为地铁交通控制中心提供及时的告警信息。

2.根据权利要求1所述的一种地铁列车冲突预警方法，其特征在于：步骤A的具体过程如下：

步骤A1、从地铁交通控制中心的数据库提取各个列车运行过程中所停靠的站点信息；

步骤A2、按照正反两个运行方向对各个列车所停靠的站点信息进行分类，并将同一运行方向上的相同站点进行合并；

步骤A3、根据站点合并结果，按照站点的空间布局形式用直线连接前后多个站点。