[發明專利]ATO控車時精確停車階段停車精度預測方法及裝置

在審

• 申請號: 201811523104.5
• 申請日: 2018-12-13
• 公開（公告）號: CN109625033A
• 公開（公告）日: 2019-04-16
• 發明（設計）人: 包峰;劉波;郜春海
• 申請（專利權）人: 交控科技股份有限公司
• 主分類號: B61L27/00
• 分類號: B61L27/00
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩;李相雨

本發明的實施例公開了一種ATO控車時精確停車階段停車精度預測方法及裝置，根據列控系統的各子系統中目標列車的第一運行過程對應的記錄數據提取出在ATO控車精確停車階段的目標記錄數據。由目標記錄數據計算出與該運行線路對應的設定特征元組的每一特征的特征值，得到第一特征值組合。以第一特征值組合作為預先訓練的預測模型的輸入參數，通過預測模型對該目標列車在第一運行過程中的停車精度進行預測。預測模型通過機器學習訓練得到，實現了對停車精度的自動預測，擺脫了對工作經驗的依賴。預測模型通過大量訓練樣本訓練得到，具有可靠的數據基礎，使得預測結果具有較好的可解釋性和可靠性。

技術領域

本發明實施例涉及列車運行安全技術領域，尤其是涉及一種ATO控車時精確停車階段停車精度預測方法及裝置。

背景技術

ATO控車精確停車階段的停車精度(簡稱為ATO停車精度)是列車自動駕駛運行效率的重要指標之一。列車ATO停車時，會有停不準的情形，或出現過標，或出現欠標，所有數據將以報文日志的形式記錄下來。一般的數據管理過程是，先獲取現場報文日志數據，提取并保留所需的數據，然后將報文日志按照事先定義好的接口進行轉換或格式化，最后將轉換后的數據保存到表格文件、數據庫或數據倉庫中，并按照時間順序排列。通常會在全部數據中對關心的參數相對于時間直接在直角坐標系中繪制成曲線，去直接觀察全部時間內的列車各參數的變化趨勢，重點對ATO控車精確停車精度不滿足要求的時間段進行觀察，要求人員具有非常專業的知識和足夠的經驗。

在實際應用中，發明人發現現有的基于篩選出的數據直接繪制成曲線對ATO停車精度分析，要求對業務非常熟悉，對經驗要求很高，導致發現問題的原因較為困難，很多時候并不能很快地找出真正的影響停車精度的因素。此外，這種通過圖形的直觀觀測結果一般不能夠定量地去分析ATO停車精度問題。

發明內容

本發明要解決現有的基于篩選出的數據直接繪制成曲線對ATO停車精度分析，要求對業務非常熟悉，對經驗要求很高，導致發現問題的原因較為困難，很多時候并不能很快地找出真正的影響停車精度的因素。此外，這種通過圖形的直觀觀測結果一般不能夠定量地去分析ATO停車精度問題。

針對以上技術問題，本發明的實施例提供了一種基于機器學習的ATO控車時精確停車階段停車精度預測方法，包括：

根據列控系統的各子系統獲取與目標列車的第一運行過程對應的記錄數據，從第一運行過程對應的記錄數據中提取ATO控車時精確停車階段生成的記錄數據，作為目標記錄數據；

獲取所述目標列車所在運行線路對應的影響ATO控車時精確停車階段的停車精度的設定特征元組，根據所述目標記錄數據計算所述設定特征元組中每一特征對應的特征值，得到與所述第一運行過程對應的第一特征值組合；

將所述第一特征值組合作為預先訓練的預測模型的輸入參數，得到由所述預測模型預測的所述目標列車在所述第一運行過程中的停車精度，作為目標停車精度，輸出所述目標停車精度；

其中，所述預測模型對若干訓練樣本進行機器學習得到，每一訓練樣本均以所述運行線路上列車的各運行過程對應的特征值組合作為輸入參數，以對應的停車精度作為目標輸出值。

本發明的實施例提供了一種基于機器學習的ATO控車時精確停車階段停車精度預測裝置，包括：

提取模塊，用于根據列控系統的各子系統獲取與目標列車的第一運行過程對應的記錄數據，從第一運行過程對應的記錄數據中提取ATO控車時精確停車階段生成的記錄數據，作為目標記錄數據；

計算模塊，用于獲取所述目標列車所在運行線路對應的影響ATO控車時精確停車階段的停車精度的設定特征元組，根據所述目標記錄數據計算所述設定特征元組中每一特征對應的特征值，得到與所述第一運行過程對應的第一特征值組合；