[发明专利]一种基于多模态深度学习模型的列车延误预测方法在审
| 申请号： | 202111092642.5 | 申请日： | 2021-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN113920390A | 公开（公告）日： | 2022-01-11 |
| 发明（设计）人： | 吴兴堂;陈帅;董海荣;周敏;吕金虎 | 申请（专利权）人： | 北京交通大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/30 |
| 代理公司： | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人： | 黄晓军 |
| 地址： | 100044 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于多模态深度学习模型的列车延误预测方法。该方法包括：获取高速铁路网指定范围内所有车次的实绩运行时刻表信息；对时刻表信息按车次和线路进行分类，按照时间维度和时空维度对实绩运行时刻表信息进行特征提取并定量评估重要性后得到数据集；构建包括Transformer、3D CNN和FCNN的基于深度学习的列车延误预测模型，利用数据集对列车延误预测模型进行训练；将需要进行延误预测的列车的时刻表信息和线路信息输入到最终列车延误预测模型中，输出目标列车的延误预测时间及后续一段时间内的延误情况。本发明可以精准预测列车延误时间，并通过与列车延误预测的基线模型对比，验证了该列车延误预测模型具有稳定性和泛化性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多模态 深度 学习 模型 列车 延误 预测 方法 | ||
【主权项】：
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