[發(fā)明專利]一種基于魯棒策略的地鐵沖突預警方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710207701.6
• 申請日: 2015-03-31
• 公開（公告）號: CN106938657A
• 公開（公告）日: 2017-07-11
• 發(fā)明（設計）人: 韓云祥;黃曉瓊
• 申請（專利權）人: 江蘇理工學院
• 主分類號: B61L27/00
• 分類號: B61L27/00
• 代理公司: 常州市江海陽光知識產(chǎn)權代理有限公司32214
• 代理人: 陳曉君

本申請是申請?zhí)枮椋?01510150771.3，發(fā)明創(chuàng)造名稱為《地鐵列車沖突預警方法》，申請日為：2015年3月31日的發(fā)明專利申請的分案申請。

技術領域

本發(fā)明涉及一種地鐵列車沖突預警方法，尤其涉及一種基于魯棒策略的地鐵列車沖突預警方法。

背景技術

隨著我國大中城市規(guī)模的日益擴大，城市交通系統(tǒng)面臨著越來越大的壓力，大力發(fā)展軌道交通系統(tǒng)成為解決城市交通擁塞的重要手段。國家“十一五”規(guī)劃綱要指出，有條件的大城市和城市群地區(qū)要把軌道交通作為優(yōu)先發(fā)展領域。我國正經(jīng)歷一個前所未有的軌道交通發(fā)展高峰期，一些城市已由線的建設轉向了網(wǎng)的建設，城市軌道交通網(wǎng)絡已逐步形成。在軌道交通網(wǎng)絡和列車流密集的復雜區(qū)域，仍然采用列車運行計劃結合基于主觀經(jīng)驗的列車間隔調(diào)配方式逐漸顯示出其落后性，具體表現(xiàn)在：(1)列車運行計劃時刻表的制定并未考慮到各種隨機因素的影響，容易造成交通流戰(zhàn)術管理擁擠，降低交通系統(tǒng)運行的安全性；(2)列車調(diào)度工作側重于保持單個列車間的安全間隔，尚未上升到對列車流進行戰(zhàn)略管理的宏觀層面；(3)列車調(diào)配過程多依賴于一線調(diào)度人員的主觀經(jīng)驗，調(diào)配時機的選擇隨意性較大，缺乏科學理論支撐；(4)調(diào)度人員所運用的調(diào)配手段較少考慮到外界干擾因素的影響，列車調(diào)配方案的魯棒性和可用性較差。為保證地鐵交通的安全運行，實施有效的沖突預警就成為地鐵交通管制工作的重點。實施有效的地鐵沖突預警就成為地鐵交通管制工作的重點。

已有文獻資料的討論對象多針對長途鐵路運輸，而針對大流量、高密度和小間隔運行條件下的城市地鐵交通系統(tǒng)的科學調(diào)控方案尚缺乏系統(tǒng)設計。復雜路網(wǎng)運行條件下的列車協(xié)調(diào)控制方案在戰(zhàn)略層面上需要對區(qū)域內(nèi)交通網(wǎng)絡上單列車的運行狀態(tài)進行推算和優(yōu)化，并對由多個列車構成的交通流實施協(xié)同規(guī)劃；在預戰(zhàn)術層面上通過有效的監(jiān)控機制調(diào)整交通網(wǎng)絡上部分區(qū)域的關鍵運行參數(shù)來解決擁塞問題，但目前對地鐵列車軌跡的預測及列車沖突預警均沒有較為準確的方案。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術問題是提供一種魯棒性和可用性較好的基于魯棒策略的地鐵沖突預警方法，該方法對地鐵列車的預測精度較高、地鐵列車沖突預警的準確性及時效性均較好。

實現(xiàn)本發(fā)明目的的技術方案之一是提供一種基于魯棒策略的地鐵沖突預警方法，包括如下步驟：

步驟A、根據(jù)各個列車的計劃運行參數(shù)，生成軌道交通網(wǎng)絡的拓撲結構圖；

步驟B、基于步驟A所構建的軌道交通網(wǎng)絡的拓撲結構圖，分析列車流的可控性和敏感性二類特性；

步驟C、根據(jù)各個列車的計劃運行參數(shù)，在構建列車動力學模型的基礎上，依據(jù)列車運行沖突耦合點建立列車運行沖突預調(diào)配模型，生成多列車無沖突運行軌跡；

步驟D、在每一采樣時刻t，基于列車當前的運行狀態(tài)和歷史位置觀測序列，對列車未來某時刻的行進位置進行預測；其具體過程如下：

步驟D1、列車軌跡數(shù)據(jù)預處理，以列車在起始站的停靠位置為坐標原點，在每一采樣時刻，依據(jù)所獲取的列車原始離散二維位置序列x＝[x₁,x₂,...,x_n]和y＝[y₁,y₂,...,y_n]，采用一階差分方法對其進行處理獲取新的列車離散位置序列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(tǒng)_i+1-y_i(i＝1,2,...,n-1)；

步驟D2、對列車軌跡數(shù)據(jù)聚類，對處理后新的列車離散二維位置序列Δx和Δy，通過設定聚類個數(shù)M'，采用遺傳聚類算法分別對其進行聚類；