[发明专利]一种列车自动运行停车精度控制方法、系统以及计算机可读介质

权利要求书

1.一种列车自动运行停车精度控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

进行列车实际停车精度大数据统计；

建立与列车停车精度相关联的马尔可夫模型；

利用所述实际停车精度大数据统计结果对所述马尔可夫模型进行模型训练，得到列车停车精度概率分布；

根据所述列车停车精度概率分布优化停车精度；

其中，所述建立与列车停车精度相关联的马尔可夫模型包括：

设列车的停车精度为S，认为该精度值是受w₁，w₂，......，w_n共n个事件影响，列车停车精度概率是P(S)，基于马尔可夫模型，假设任意事件w_i的条件概率只同其前一个事件w_i-1有关，则P(S)由以下公式表示：

P(S)＝P(w₁)·P(w₂|w₁)·P(w₃|w₂)…P(w_i|w_i-1)…P(w_n|w_n-1)

其中，w_i表示影响停车精度概率的第i个事件，P(w1)表示第一个事件下的停车精度概率；P(w₂|w₁)是在已知第一个事件下，w₂事件的概率；以此类推任意事件w_i的条件概率与其前一个事件w_i-1相关；P(w_i|w_i-1)表示在前一事件w_i-1的条件下，本次w_i事件的停车精度概率，即相对频度；

所述利用实际停车精度大数据统计结果对马尔可夫模型进行模型训练，得到列车停车精度概率分布包括：

按以下公式计算P(w_i|w_i-1)；

其中，Num表示某一列车停车精度出现的统计频次，T是Num的经验阈值；对于统计频次Num不小于经验阈值T的情况，则认为概率估计就是所述相对频度，用f(w_i|w_i-1)表示；对于统计频次Num大于零且小于阈值T的情况，则经过古德-图灵方法处理后获得相对频度，用f_g(w_i|w_i-1)表示；对于统计频次Num为零的情况，则采用卡茨退避法进行概率平滑处理，消除零概率，其中，Q(w_i-1)是为了使所有概率之和为1进行的相对频度补偿，即需要保证下式成立：∑P(w_i|w_i-1)＝1；以及

根据P(w_i|w_i-1)计算某一事件类型下的停车精度概率P(S)，并统筹处理后获得停车精度概率分布。

2.如权利要求1所述的列车自动运行停车精度控制方法，其特征在于，所述进行列车实际停车精度大数据统计包括：

根据停车精度影响因素分析，选择影响列车停车精度的事件类型；

根据所述事件类型统计列车实际停车精度。