【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及ai模型，尤其涉及一种基于ai模型训练的铁路调度安全数据聚合处理方法。
技术介绍
1、铁路调度是铁路运输系统的关键环节，直接关系到列车运行的安全性和效率。在铁路调度过程中，需要综合考虑列车运行数据、调度命令、轨道状况、信号信息和气象数据等多种因素，以确保列车安全准时运行。然而，现有的铁路调度系统主要依靠人工经验进行决策，存在以下几个核心难点：
2、1.数据源繁多且分散：铁路调度过程中涉及的数据来源多样，包括列车运行状态、调度命令、轨道状况、信号信息和气象数据等。这些数据通常分散在不同的系统中，缺乏统一的标准和格式，难以进行有效的综合分析。
3、2.数据处理复杂：由于铁路调度数据的多样性和复杂性，需要对数据进行清洗、标准化和聚合处理，以确保数据的质量和一致性。这一过程通常需要大量的人工干预和专业知识，费时费力，容易出错。
4、3.特征提取与选择困难：在铁路调度数据的分析过程中，需要从大量的高维数据中提取和选择出能够反映调度安全性的关键特征。现有的方法多依赖于传统的统计方法和专家经验，难以充分挖掘数据中的潜在模式和趋势，导致预测准确性和模型性能受限。
5、4.实时性要求高：铁路调度系统需要能够对实时数据进行快速分析和处理，及时预测可能的安全隐患和调度风险，并提供相应的决策支持和安全预警。现有系统在实时性和准确性方面存在不足，无法满足铁路运输安全高效的要求。
6、因此，如何提供一种基于ai模型训练的铁路调度安全数据聚合处理方法，以实现多源数据的综合处理、高效的特
技术实现思路
1、本专利技术的一个目的在于提出一种基于ai模型训练的铁路调度安全数据聚合处理方法，本专利技术。
2、根据本专利技术实施例的一种基于ai模型训练的铁路调度安全数据聚合处理方法，包括如下步骤：
3、s1、从多个数据源收集铁路调度相关的数据，包括列车运行数据、调度命令、轨道状况、信号信息和气象数据，对收集到的数据进行清洗和标准化处理；
4、s2、利用深度学习中的多模态融合方法将不同类型的数据整合，形成统一的数据集；
5、s3、从融合后的数据集中提取关键特征，采用自编码器方法进行时间序列特征提取，使用xgboost进行特征选择；
6、s4、利用处理后的数据集进行ai模型训练，选择随机森林进行训练，通过超参数调优技术优化模型参数；
7、s5、实时预测与决策支持，将训练好的ai模型应用于实时数据，进行安全隐患和调度风险的实时预测，提供决策支持和安全预警。
8、可选的，所述s1包括如下步骤：
9、s11、从多个数据源实时收集铁路调度相关的数据，数据源包括列车运行数据、调度命令、轨道状况、信号信息和气象数据；
10、s12、将收集到的列车运行数据表示为时间序列xt，其中xt代表第t时刻的列车位置、速度和加速度；
11、s13、将调度命令数据进行结构化处理，提取调度命令中的关键信息ci，其中ci表示第i条调度命令的内容和时间戳；
12、s14、对轨道状况数据进行空间映射，生成轨道状况矩阵r＝{rij}，其中rij表示轨道第i段在第j时刻的状况；
13、s15、收集信号信息数据，并将其转换为信号状态序列st，其中st代表第t时刻的信号状态；
14、s16、获取气象数据，并进行空间和时间匹配，形成气象条件矩阵w＝{wij}，其中wij表示第i地点在第j时刻的气象条件；
15、s17、对收集到的所有数据进行数据清洗，包括处理缺失值、异常值以及噪声数据，使用插值法处理缺失值，使用三倍标准差法检测并处理异常值；
16、s18、对清洗后的数据进行标准化处理，采用z-score标准化方法将数据转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布形式。
17、可选的，，所述s2包括如下步骤：
18、s21、将预处理后的列车运行数据xt、调度命令数据ci、轨道状况数据r＝{rij}、信号信息数据st和气象数据w＝{wij}进行初步特征提取，形成特征向量集合fx,fc,fr,fs,fw,其中，xt表示第t时刻的列车位置、速度和加速度,ci表示第i条调度命令的内容和时间戳,rij表示轨道第i段在第j时刻的状况,st表示第t时刻的信号状态,wij表示第i地点在第j时刻的气象条件,fx、fc、fr、fs、fw：分别表示列车运行数据、调度命令数据、轨道状况数据、信号信息数据和气象数据的特征向量；
19、s22、使用深度神经网络对每一类特征向量分别进行编码，形成中间表示hx,hc,hr,hs,hw，其中，dnn表示深度神经网络函数，hx＝dnn(fx)表示列车运行数据的中间表示，hc＝dnn(fc)表示调度命令数据的中间表示，hr＝dnn(fr)：表示轨道状况数据的中间表示，hs＝dnn(fs)表示信号信息数据的中间表示，hw＝dnn(fw)表示气象数据的中间表示；
20、s23、利用自注意力机制对不同类型的中间表示进行加权融合；
21、s24、根据计算出的注意力权重，对中间表示进行加权求和，形成融合后的特征表示h：h＝αxhx+αchc+αrhr+αshs+αwhw；
22、其中，h表示融合后的特征表示；
23、s25、将融合后的特征表示h通过全连接层进行降维处理，得到统一的数据集表示{zk}，其中：zk＝fc(h)；
24、其中，zk表示降维后的特征表示；
25、s26、对统一的数据集表示{zk}进行归一化处理，形成最终的融合数据集{z′k}。
26、可选的，所述s3具体包括如下步骤：
27、s31、对融合后的铁路调度安全数据集z′k进行初步处理，构建特征矩阵f＝{fkj}，其中fkj表示第k个样本的第j个特征，特征是轨道状况，z′k表示归一化后的第k个样本，包括列车运行数据、调度命令、轨道状况、信号信息和气象数据,f表示所有样本的特征矩阵；
28、s32、采用自编码器方法对特征矩阵f进行时间序列特征提取，构建自编码器模型，包括编码器和解码器部分，编码器将输入特征fkj映射到隐含层表示hk，解码器将隐含层表示hk重构回输入特征，优化目标为：
29、
30、其中，θ表示自编码器模型的参数，包括编码器参数θe和解码器参数θd，表示重构后的特征矩阵，其中e(θe,f)表示编码器的输出，d(θd,e(θe,f)表示解码器的输出，∥表示重构误差的范数，通常为l2范数，λ表示正则化参数，用于控制模型复杂度，l表示自编码器的层数，wl表示第l层的权重矩阵，bl表示第l层的偏置向量；
31、s33、从自编码器的隐含层表示中提取时间序列特征{hk}：
32、hk＝e(θe,fk)；
33、其中，hk表示列车的历史本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于AI模型训练的铁路调度安全数据聚合处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于AI模型训练的铁路调度安全数据聚合处理方法，其特征在于，所述S1包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于AI模型训练的铁路调度安全数据聚合处理方法，其特征在于，所述S2包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于AI模型训练的铁路调度安全数据聚合处理方法，其特征在于，所述S3具体包括如下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于AI模型训练的铁路调度安全数据聚合处理方法，其特征在于，所述S35具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于AI模型训练的铁路调度安全数据聚合处理方法，其特征在于，所述S4具体包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于AI模型训练的铁路调度安全数据聚合处理方法，其特征在于，所述S45具体包括：
8.根据权利要求1所述的一种基于AI模型训练的铁路调度安全数据聚合处理方法，其特征在于，所述S5具体包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于ai模型训练的铁路调度安全数据聚合处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于ai模型训练的铁路调度安全数据聚合处理方法，其特征在于，所述s1包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于ai模型训练的铁路调度安全数据聚合处理方法，其特征在于，所述s2包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于ai模型训练的铁路调度安全数据聚合处理方法，其特征在于，所述s3具体包括如下步骤：
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【专利技术属性】
技术研发人员：陈新宇，李慧，陈斌，傅卫国，万春雪，
申请(专利权)人：北京鼎兴达信息科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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