[发明专利]基于轨道车运行事件关联模型的异常事件预警方法

权利要求书

1.一种基于轨道车运行事件关联模型的异常事件预警方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1-1)基于轨道车的历史运行事件数据划分异常事件频发路段r1,r2,...,ri,...,rn；

(1-2)基于划分的异常事件频发路段构建各个路段的预警模型；

(1-3)获取当前时刻前T时间内的实时事件集；

(1-4)根据获取的当前时刻的实时事件集找出所属路段的预警模型，将实时事件集与预警模型中的异常事件集进行对比，如果存在相同异常事件集，向司机发出异常事件报警；

其中，步骤(1-2)的具体步骤如下：

(4-1)设置关联规则置信度的最大值Cth和异常事件出现频率指定值；

(4-2)提取构造第i个异常事件频发路段ri中第j种异常事件fij预警模型的数据集；异常事件fij的前T时间内的事件集表示为[Sij1,Sij2,...,Sijk,...,Sijn]，其中Sijk＝{e1,e2,...,ek,...,en}为线路ri的异常事件fij的第k个前置事件集，ek表示第k个事件；

(4-3)基于提取的数据集，获取路段ri的异常事件预警模型Mi＝{Mi1,Mi2,...,Mik,...,Min}，其中，Mik表示线路ri的第k种异常事件的预警模型；

(4-4)获取各个路段的预警模型M＝{M1,M2,...,Mk,...,Mn}。

2.根据权利要求1所述的基于轨道车运行事件关联模型的异常事件预警方法，其特征在于，步骤(1-1)的具体步骤如下：

(2-1)收集轨道车的历史运行事件数据，轨道车运行事件用集合S1表示，一辆轨道车一次运行事件表示为{(e1,m1),(e2,m2),...,(ek,mk),...,(en,mn)}，其中，ek表示第k个事件，是S1中的一个元素；mk表示第k个事件发生时的公里标；

(2-2)提取历史运行事件数据中的异常事件，异常事件用集合S2表示，一辆轨道车的历史异常数据表示为{(u1,m1),(u2,m2),...,(uk,mk),...,(un,mn)}，中，uk表示第k个事件，是S2中的一个元素；mk表示第k个事件发生时的公里标；

(2-3)统计异常事件的路段分布，得到异常事件频发路段。

3.根据权利要求2所述的基于轨道车运行事件关联模型的异常事件预警方法，其特征在于，步骤(2-3)的具体步骤如下：

(3-1)将轨道车运行线路按照w米进行切分，得到l1,l2,...,ln个线段，l1表示1米到w米的线路，l2表示w+1米到2w米的线路，…；

(3-2)统计各个线路的异常事件个数，表示为t1,t2,...,tn，t1表示线段l1的异常数据个数，t2表示线段l2的异常数据个数，…,tn表示线段ln的异常数据个数；

(3-3)如果连续的v个线段的事件个数总和大于a，连续的v个线段属于同一个异常事件频发路段ri，最终可得到异常事件频发路段r1,r2,...,ri,...,rn。