[发明专利]一种基于分类的地铁车辆安全性评价方法

权利要求书

1.一种基于分类的地铁车辆安全性评价方法，其特征在于，该方法包括：

步骤S1，获取地铁车辆运营过程中出现的所有事件记录形成基础事件库A，并为基础事件库A中每一个基础事件设置事件类型标签；

步骤S2，基于基础事件库A，建立车辆事件库B，并为车辆事件库B中的每一个车辆事件设置安全等级标签；

步骤S3，将车辆事件库B中数据转化为样本矩阵B₁和测试矩阵B₂；

步骤S4，基于样本矩阵B₁构建初始分类模型，采用初始分类模型对测试矩阵B₂的每一个车辆事件进行安全等级分类；

步骤S5，基于步骤S4通过分类模型得到的测试矩阵B₂各车辆事件的安全等级和步骤S2中对应的设置的安全等级对步骤S4构建的初始分类模型并进行验证及更新。

2.根据权利要求1所述的一种基于分类的地铁车辆安全性评价方法，其特征在于，所述步骤S1中基础事件库A中每一个基础事件设置有5个标签数据，依次包括线路、车型、事件数据、事件影响和事件类型。

3.根据权利要求2所述的一种基于分类的地铁车辆安全性评价方法，其特征在于，所述步骤S2中车辆事件库B中每一个车辆事件设置有9个标签数据，依次包括时间、线路、车型、Ⅰ类事件、Ⅱ类事件、Ⅲ类事件、Ⅳ类事件、Ⅴ类事件和安全等级：。

4.根据权利要求3所述的一种基于分类的地铁车辆安全性评价方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：将车辆事件库B中第4-9个标签下所有数据转化为两个数据矩阵B₁和B₂，其中，B₁作为样本矩阵，B₂作为测试矩阵；数据表达式如下：

r＝(r_ijk，i＝1，2，3，4，5，j＝1，2，…，n，k＝1，2，3，4，5)

其中，i表示安全等级，j表示车辆事件序号，k表示事件类型；r_ijk表示第j个车辆事件、第k类车辆事件、第i类安全等级的数据。

5.根据权利要求4所述的一种基于分类的地铁车辆安全性评价方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：

步骤S41，利用聚类算法计算得到样本矩阵B₁中每类安全等级中各车辆事件的类中心坐标b，其表达式为：

其中，n_i表示第i类安全等级车辆事件数量，b_ik表示第i类安全等级车辆事件中第k类基础事件的中心坐标值；

步骤S42，计算测试矩阵B₂中各车辆事件数据与步骤S4计算得到的类中心矩阵b数据的距离，得到类距离矩阵C，其表达式为：

其中，B_2ik表示测试矩阵B₂中第i类基础事件的数量，C_ij值最小对应的j值即为测试矩阵B₂中第i类基础事件的安全等级，Q_j表示第j类安全等级的权重。

6.根据权利要求5所述的一种基于分类的地铁车辆安全性评价方法，其特征在于，各类安全等级的权重Q由各类事件发生的平均发生概率p_i决定，具体包括：

首先计算基础事件库A中各类事件的发生频率；

然后根据安全等级分类计算每类事件的平均发生概率p_i；

根据平均发生概率p_i计算各个安全等级的权重Q：

Q＝{Q_i|Q_i＝1/p_i}；i＝1，2，3，4，5。

7.根据权利要求1-6任一项所述的一种基于分类的地铁车辆安全性评价方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括；将测试矩阵B₂中各车辆事件通过步骤S4中分类模型得到的安全等级分类结果与步骤S2中对应车辆事件设置的安全等级进行对比，验证模型分类的准确性并进行更新。

8.根据权利要求7所述的一种基于分类的地铁车辆安全性评价方法，其特征在于，该方法还包括：

步骤S6，利用步骤S5修正后的分类模型对新增车辆事件进行安全等级分类；

步骤S7，对步骤S6中新增车辆事件分类的安全等级进行核查修正，并将核查修正后的数据加入样本矩阵，重复步骤S4和步骤S5对模型进行更新。