[發(fā)明專利]鐵路故障處理運維決策建議方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210029155.2
• 申請日: 2022-01-12
• 公開（公告）號: CN114048882B
• 公開（公告）日: 2022-05-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 宋健;傅衛(wèi)國
• 申請（專利權(quán)）人: 北京鼎興達信息科技股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/00
• 分類號: G06Q10/00;G06Q50/26;G06Q50/30;G06F16/903;G06K9/62
• 代理公司: 北京維正專利代理有限公司 11508
• 代理人: 謝明暉

1.一種鐵路故障處理運維決策建議方法，其特征在于，包括：

獲取狀態(tài)數(shù)據(jù)；

將所述狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入至故障檢測模型，得到所述狀態(tài)數(shù)據(jù)中的故障數(shù)據(jù)；基于所述故障數(shù)據(jù)，生成與其對應(yīng)的場景圖特征；

將所述故障數(shù)據(jù)和與其對應(yīng)的場景圖特征進行融合，得到融合特征；

將所述融合特征和運維方案數(shù)據(jù)庫中的運維決策建議模板進行匹配，得到與其對應(yīng)的運維決策建議；

其中，所述運維方案數(shù)據(jù)庫通過如下方式進行構(gòu)建：

通過數(shù)據(jù)挖掘爬取相關(guān)數(shù)據(jù)庫的現(xiàn)有故障數(shù)據(jù)和對應(yīng)的解決方案；

基于所述現(xiàn)有故障數(shù)據(jù)，生成與其對應(yīng)的現(xiàn)有場景圖特征；

根據(jù)所述現(xiàn)有場景圖特征和所述對應(yīng)的解決方案生成故障特征，所述故障特征包括故障的內(nèi)容、故障發(fā)生的設(shè)備設(shè)施、故障設(shè)施設(shè)備的臺賬信息和/或故障的嚴(yán)重程度以及與所述故障特征對應(yīng)的文字描述；

將所述故障特征通過詞組嵌入，映射到N維空間向量，生成運維方案數(shù)據(jù)，利用對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述運維方案數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，生成新的運維解決方案；

將所述新的運維解決方案進行匯總，得到運維方案數(shù)據(jù)庫。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述故障檢測模型通過如下方式進行訓(xùn)練：

生成訓(xùn)練樣本集合，其中，訓(xùn)練樣本包括帶有標(biāo)注信息的狀態(tài)數(shù)據(jù)；所述標(biāo)注信息包括故障數(shù)據(jù)；

利用所述訓(xùn)練樣本集合中的樣本對故障檢測模型進行訓(xùn)練，以所述狀態(tài)數(shù)據(jù)作為輸入，以故障數(shù)據(jù)作為輸出，當(dāng)輸出的故障數(shù)據(jù)與標(biāo)注的故障數(shù)據(jù)的統(tǒng)一率滿足預(yù)設(shè)閾值時，完成對故障檢測模型的訓(xùn)練。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述故障數(shù)據(jù)，生成與其對應(yīng)的場景圖特征包括：

將所述故障數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成場景圖，場景圖是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其中每個節(jié)點代表一個對象，連接對象之間的邊代表所屬關(guān)系，使用詞嵌入技術(shù)Skip-Gram網(wǎng)絡(luò)將場景圖中的所有對象以及對象之間的所屬關(guān)系轉(zhuǎn)換為嵌入向量。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，還包括：

通過CBOW模型提取所述嵌入向量的對象與對象之間的注意力系數(shù)，定義為：

其中，所述H_ij，H_ij∈s×t表示，場景圖的任意邊()中對象對對象的貢獻率；

其中，s為用于標(biāo)識向量的特征維度，t為矩陣中向量的個數(shù)，s和t用于分別標(biāo)識特征向量矩陣的行數(shù)和列數(shù)；

所述矩陣f，用于將場景圖中所有對象及關(guān)系向量集轉(zhuǎn)換為更高級的特征向量，使其具有更強的表達能力；

所述，[]是對進行拼接處理的操作，每個對象節(jié)點的輸出描述為其與其他對象的加權(quán)和的形式：

。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，在所述根據(jù)所述現(xiàn)有場景圖特征和所述對應(yīng)的解決方案生成故障特征之后，還包括：

將所述故障特征按照主題詞進行分類，并將分類后的故障特征通過TF-IDF進行文本提取，提取出主要的特征和對應(yīng)的解決方法：

選擇一篇運維方案，該運維方案被選中的概率為P（）；

選定該運維方案以后，確定運維方案的主題分布；

從主題分布中按照概率P（丨）選擇一個隱含的主題類別；

選定后，確定主題下的詞分布，從詞分布中按照概率P（）選擇運維方案中的主題詞，其中，

，

表示在運維方案中出現(xiàn)的概率，表示在運維方案中出現(xiàn)的概率，表示具體某個故障詞在下出現(xiàn)的概率，與主題詞越密切越大。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，還包括：

獲取用戶基于所述運維決策建議的反饋意見；

基于所述反饋意見對運維方案數(shù)據(jù)庫進行迭代處理，完善所述運維方案數(shù)據(jù)庫中的運維決策建議模板。