[发明专利]高速铁路网络列车延误传播的预测方法

权利要求书

1.一种高速铁路网络列车延误传播的预测方法，其特征在于，包括：

获取待预测路网内所有车次的列车时刻表和车站股道容量信息；

根据获取的列车时刻表信息，建立物理线路轨道层的有向加权网络；

根据获取的列车时刻表信息，建立计划时刻表层的有向加权网络；

根据建立的物理线路轨道层的有向加权网络和计划时刻表层的有向加权网络，建立离散事件动态网络，并通过极大代数方法将所述的离散事件动态网络表示为延误传播的数学模型；

以初始延误点作为输入，根据所述的延误传播的数学模型，并以股道容量为约束对高速铁路网络列车延误进行车延误传播的预测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的根据获取的列车时刻表信息，建立物理线路轨道层的有向加权网络，包括：

根据获取的列车时刻表信息，将列车时刻表信息中的一个车站表示为一个节点，对于每一个节点设置一个节点权重，节点权重为列车在对应车站的最短停站时间，如果两个车站相邻并且由轨道直接相连，那么在对应的两个节点之间设置一条边，设置边的权重为两车站间的最短运行时间，边的方向为列车运行的方向，最终得到待预测路网内所有车次的列车时刻表进行处理得到物理线路轨道层的有向加权网络G_R＝(V_R，E_R，W_R)，其中，V_R代表物理线路轨道层的有向加权网络中的节点序列，E_R代表物理线路轨道层的有向加权网络中的边序列，W_R代表物理线路轨道层的有向加权网络中的边序列所对应的边权重序列。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的根据获取的列车时刻表信息，建立计划时刻表层的有向加权网络，包括：

根据获取的列车时刻表信息，将每个列车到达事件或者列车出发事件作为一个节点，对于每个节点设置时间属性，时间属性值为对应所述列车到达事件或者列车出发事件的计划时刻，如果两个事件之间存在发生的过程，将这个过程作为这两个事件之间的边，边的权值为两个节点的时间属性的差值，进而得到计划时刻表网络G_T＝(V_T，E_T，W_T)，其中，V_T代表计划时刻表层的有向加权网络中的节点序列，E_T代表计划时刻表层的有向加权网络中的边序列，W_T代表计划时刻表层的有向加权网络中的边序列所对应的边权重序列。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的根据建立的物理线路轨道层的有向加权网络和计划时刻表层的有向加权网络，建立离散事件动态网络，包括：

对于计划时刻表层的有向加权网络和物理线路轨道层的有向加权网络，若两个事件是相互关联的，则在其对应的两个事件之间设置边，边的方向为事件的时间属性增加的方向，并对其中的边进行进一步分类为：

发-到边：一辆车在当前站的出发事件和下一站的到达事件之间的边，边的权重等于轨道网络中这两个车站之间的权重；

到-发边：一辆车在同一车站的到达事件和出发事件之间的边，边的权重等于轨道网络中当前车站节点的权重；

到-到边：在同一个车站，前后两个到达事件之间的边，边的权重等于两个到达事件之间的最小到达间隔

发-发边：在同一车站，前后两个发车事件之间的边，边的权重等于两个发车事件之间的最小发车间隔最终得到离散事件动态网络，其中，离散事件动态网络中的每个事件具有四个属性分别为事件类型事件时间t_i，事件位置d_i以及事件所属列车k_i。