[发明专利]一种基于调度指挥系统的高速铁路列车到站时间预测方法

说明书

本发明公开了一种基于调度指挥系统的高速铁路列车到站时间预测方法，包括：对调度指挥系统的历史数据进行标准化处理，构建基于闭塞分区和列车离散化轨迹的时空状态数据处理模型，提取列车运行的时空数据，并将其标准化；通过分析标准化处理后的历史行车数据，估算实际运营环境中各种类型列车的闭塞分区运行时间参数；利用估算出的闭塞分区运行时间参数，结合实时的运营环境状态和列车状态，对未来一段时间内的信号状态预测，通过列车与信号状态的相互约束和作用关系，最终实现对列车到站时间的预测。该方法可以提高预测结果的准确度，并确保预测结果的可靠性。

技术领域

本发明涉及轨道交通技术领域，尤其涉及一种基于调度指挥系统的高速铁路列车到站时间预测方法。

背景技术

通过预测实际动态环境下列车在下一站的到站时间及可能的晚点时间，一方面可为旅客服务系统提供较为可靠的到站时间预测，另一方面是快速准确识别潜在行车冲突和以及制定科学合理调度策略的基础。

目前的方案中，通常是利用实时行车计划和列车的当前速度，以及当前列车所处的区间位置，在假设列车速度不变的情况下，预测列车的到站时间。在实际运营环境中，如果列车运营过程中受到的随机干扰较少，则列车的到站时间以较高的概率遵循计划约定的到站时间，无论采用何种预测方法，其准确率均较高；但是，若受到大量随机因素的影响，如信号灯状态的突变，临时限速，接发车进路开放时间较晚，列车晚点等，则预测所得的列车到站时间会出现较大的偏差。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于调度指挥系统的高速铁路列车到站时间预测方法，可以提高预测结果的准确度，并确保预测结果的可靠性。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种基于调度指挥系统的高速铁路列车到站时间预测方法，包括：

对调度指挥系统的历史数据进行标准化处理：构建基于闭塞分区和列车离散化轨迹的时空状态数据处理模型，提取列车运行的时空数据，并将其标准化；

通过分析标准化处理后的历史行车数据，估算实际运营环境中各种类型列车的闭塞分区运行时间参数；

利用估算出的闭塞分区运行时间参数，结合实时的运营环境状态和列车状态，对未来一段时间内的信号状态预测，通过列车与信号状态的相互约束和作用关系，最终实现对列车到站时间的预测。

由上述本发明提供的技术方案可以看出，能够有效提升高速铁路行车调度指挥系统对列车在下一车站到站时间预测的准确率，一方面，可以为旅客服务系统提供较为可靠的到站时间预测，另一方面，是快速准确识别潜在行车冲突和以及制定科学合理调度策略的基础，可以极大地提高调度指挥人员的决策质量和工作效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。

图1为本发明实施例提供的一种基于调度指挥系统的高速铁路列车到站时间预测方法的结构图；

图2为本发明实施例提供的历史数据标准化处理的示意图；

图3为本发明实施例提供的闭塞分区运行时间参数估算的示意图；

图4为本发明实施例提供的信号状态预测的示意图；

图5为本发明实施例提供的到站时间预测的示意图；

图6为本发明实施例提供的自适应修正的计算过程示意图。

具体实施方式