【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及铁路运输管理，特别涉及一种铁路调度运输智能系统。
技术介绍
1、传统铁路调度运输系统主要依赖人工调度和经验判断，难以应对复杂多变的运输需求和突发情况。随着信息技术的快速发展，尤其是大数据、人工智能和物联网等技术的广泛应用，构建一种能够实时采集数据、智能分析预测并动态调整调度方案的铁路调度运输智能系统已成为行业发展的必然趋势。
2、中国专利公告号cn103208055b公开了一种铁路运输物流智能调度系统及其车辆位置跟踪方法。本专利技术是以通过软件形式的工业铁路车辆位置跟踪算法的方式实现。工业铁路车辆位置跟踪算法在物流管理服务器中实现，总体功能由车辆位置跟踪模块、清勾信息处理模块等几部分组成。智能调度计算机、物流管理计算机、物流管理服务器、 物流管理数据库、erp接口数据库、车号识别系统等计算机与服务器之间通过以太网通信，智能调度计算机与信号系统计算机之间采用rs232通讯，智能调度计算机与铁路机车安控系统通过工业无线网络通讯。本专利技术可对工业铁路运输过程中的车辆位置实现跟踪；但是上述专利文献在实施过程中仍存在以下缺陷：
3、上述专利在实施过程中虽然可以对运输过程中的车辆位置实现跟踪，但是无法对列车的准确的预测列车运行的实际情况，无法预测乘客需求变化进行列车运行计划的调整。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种铁路调度运输智能系统，可以有效解决无法对列车的准确的预测列车运行的实际情况，无法预测乘客需求变化进行列车运行计划的调整的问题
2、为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案为：一种铁路调度运输智能系统，该系统包括：
3、数据采集模块：用于实时采集铁路网络中的包括但不限于列车位置、速度、信号状态、轨道占用情况、天气条件、货物装载状态和乘客流量的多元数据；
4、数据预处理模块：对所述数据采集模块采集的数据进行清洗、校验、格式化和标准化处理，用于后续分析的高质量数据；
5、智能分析预测模块：基于所述数据预处理模块处理后的数据，利用大数据分析和机器学习算法，预测列车运行延误、故障风险、乘客需求变化和货物运输需求，并生成预测报告；
6、动态调度优化模块：基于所述智能分析预测模块生成的预测报告，结合铁路网络的实际运营状况，动态调整列车运行计划，所述列车运行计划包括但不限于发车时间、到达时间、停靠站点、运行路径和列车编组；
7、通信与数据交换模块：采用高效、安全的通信协议，实现系统内部各模块之间以及与外部系统的数据交换，所述数据交换包括但不限于列车控制系统、车站管理系统和信号系统；
8、用户界面与交互模块：提供直观、易用的操作界面，展示铁路网络实时状态、调度方案详情及异常报警信息，并支持调度员进行手动干预和方案调整；
9、系统性能监控与自适应学习模块：所述持续监测系统运行状态包括数据处理效率、预测模型准确率和系统资源使用情况，并根据调度执行结果和用户反馈，自动调整预测模型和优化算法参数；
10、应急响应模块：在检测到列车故障、信号故障或其他紧急情况时，自动触发应急响应预案，所述应急响应预案包括但不限于调整列车运行计划、发出紧急通知和启动备用系统；
11、能源管理模块：根据列车运行计划和实时数据，所述优化能源使用包括但不限于调整列车牵引功率、利用再生制动回收能量。
12、优选的，所述智能分析预测模块包括基于历史数据和实时数据训练的预测模型。
13、优选的，所述动态调度优化模块包括多目标优化算法，所述多目标优化算法包括综合考虑运输效率、能耗、乘客满意度、安全性及环保要求。
14、优选的，所述通信与数据交换模块包括数据加密单元，所述数据加密单元用于数据传输的安全性和完整性，异构系统间的数据转换和适配。
15、优选的，所述用户界面与交互模块包括调度员权限管理和历史数据查询，所述调度员权限管理用于具备相应权限的调度员才能进行操作和查看敏感信息，所述历史数据查询用于调度员查询过往的调度记录和预测结果。
16、优选的，所述系统性能监控与自适应学习模块包括系统性能预警和预测模型，所述系统性能预警用于系统性能低于预设阈值时，自动发出预警信号并提示调度员进行处理，所述预测模型用于不断接收新数据和反馈，自动调整模型参数和算法策略。
17、优选的，所述应急响应模块包括应急预案库和应急资源调度，所述应急预案库存储用于多种应急场景下的响应预案，所述响应预案包括但不限于人员疏散、列车救援和信号恢复，所述应急资源调度用于根据紧急情况的具体类型和严重程度，所述应急资源调度包括但不限于救援列车、维修人员和备用信号设备。
18、优选的，所述能源管理模块包括能源使用预测和能源效率评估，所述能源使用预测基于历史数据和实时数据，预测列车在不同运行条件下的能源需求，所述能源效率评估基于定期评估列车和铁路网络的能源使用效率，包括但不限于优化列车运行计划和升级能源设备。
19、优选的，所述自适应学习模块采用transformer模型，并在transformer模型的最后一个隐藏层和输出层之间设置偏差学习模块，偏差学习模块设置偏差算法，用于提高预测精度，公式如下：，
20、为最一个隐藏层的输出，为隐藏节点的个数，为的权重系数，范围为(0.2-0.5)，表示激活函数，是连接隐藏节点的输入节点的权重向量，表示隐藏节点的偏置值，表示隐藏节点的偏置值，和是随机生成的； n为一个采样周期内的迭代次数，为一个采样周期内真实值和预测值的累计增量；
21、使用均方误差来对提出的模型的训练结果进行评估：，
22、其中表示样本个数，表示模型对第个样本预测值，表示第个样本中真实值。
23、与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果：
24、本专利技术中，该系统能够实时采集铁路网络中的多元数据，并通过智能分析预测模块对数据进行深度挖掘，准确预测列车运行延误、故障风险等情况，这使得调度员能够提前采取措施，避免或减少延误的发生，从而显著提高铁路运输的准时性和效率，动态调度优化模块能够根据预测结果和实际运营状况，动态调整列车运行计划，包括发车时间、到达时间、停靠站点、运行路径等，这种灵活的调度方式能够最大限度地利用铁路资源，减少列车之间的等待和冲突，进一步提高运输效率。
25、本专利技术中，该系统能够预测乘客需求变化，并根据需求调整列车编组、停靠站点等，以满足乘客的多样化需求，用户界面与交互模块提供了直观、易用的操作界面，使乘客能够方便地查询列车时刻表、座位信息、延误情况等，提高乘客的出行体验通过减少列车延误和提高运输效率，系统还能够缩短乘客的旅行时间，提升乘客满意度。
26、本专利技术中，该系统通过智能分析和预测，能够提前发现潜在的故障风险，并采取相应的维护措施，避免故障的发生，这减少了因故障导致的列车停运和维修成本，动态调度优化模块能够本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种铁路调度运输智能系统，其特征在于，该系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种铁路调度运输智能系统，其特征在于：所述智能分析预测模块包括基于历史数据和实时数据训练的预测模型。
3.根据权利要求1所述一种铁路调度运输智能系统，其特征在于：所述动态调度优化模块包括多目标优化算法，所述多目标优化算法包括综合考虑运输效率、能耗、乘客满意度、安全性。
4.根据权利要求1所述一种铁路调度运输智能系统，其特征在于：所述通信与数据交换模块包括数据加密单元，所述数据加密单元用于数据传输的安全性和完整性，异构系统间的数据转换和适配。
5.根据权利要求1所述一种铁路调度运输智能系统，其特征在于：所述用户界面与交互模块包括调度员权限管理和历史数据查询，所述调度员权限管理用于具备相应权限的调度员才能进行操作和查看敏感信息，所述历史数据查询用于调度员查询过往的调度记录和预测结果。
6.根据权利要求1所述一种铁路调度运输智能系统，其特征在于：所述系统性能监控与自适应学习模块包括系统性能预警和预测模型，所述系统性能预警用于系统性能低于预设阈值时，
7.根据权利要求1所述一种铁路调度运输智能系统，其特征在于：所述应急响应模块包括应急预案库和应急资源调度，所述应急预案库存储用于多种应急场景下的响应预案，所述响应预案包括但不限于人员疏散、列车救援和信号恢复，所述应急资源调度用于根据紧急情况的具体类型和严重程度，所述应急资源调度包括但不限于救援列车、维修人员和备用信号设备。
8.根据权利要求1所述一种铁路调度运输智能系统，其特征在于：所述能源管理模块包括能源使用预测和能源效率评估，所述能源使用预测基于历史数据和实时数据，预测列车在不同运行条件下的能源需求，所述能源效率评估基于定期评估列车和铁路网络的能源使用效率，包括但不限于优化列车运行计划和升级能源设备。
9.根据权利要求6所述一种铁路调度运输智能系统，其特征在于：所述自适应学习模块采用Transformer模型，并在Transformer模型的最后一个隐藏层和输出层之间设置偏差学习模块，偏差学习模块设置偏差算法，用于提高预测精度，公式如下：
...【技术特征摘要】
1.一种铁路调度运输智能系统，其特征在于，该系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种铁路调度运输智能系统，其特征在于：所述智能分析预测模块包括基于历史数据和实时数据训练的预测模型。
3.根据权利要求1所述一种铁路调度运输智能系统，其特征在于：所述动态调度优化模块包括多目标优化算法，所述多目标优化算法包括综合考虑运输效率、能耗、乘客满意度、安全性。
4.根据权利要求1所述一种铁路调度运输智能系统，其特征在于：所述通信与数据交换模块包括数据加密单元，所述数据加密单元用于数据传输的安全性和完整性，异构系统间的数据转换和适配。
5.根据权利要求1所述一种铁路调度运输智能系统，其特征在于：所述用户界面与交互模块包括调度员权限管理和历史数据查询，所述调度员权限管理用于具备相应权限的调度员才能进行操作和查看敏感信息，所述历史数据查询用于调度员查询过往的调度记录和预测结果。
6.根据权利要求1所述一种铁路调度运输智能系统，其特征在于：所述系统性能监控与自适应学习模块包括系统性能预警和预测模型，所述系统性能预警用于系统性能低于预设阈值时，自...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙晨刚，吉亚平，陈冠中，武鹏宇，袁秀卿，刘烨，马江龙，吴树茂，高春瑞，周浩天，赵腾，刘占方，李宏伟，张晋豪，
申请(专利权)人：河北建投铁路有限公司，
类型：发明
国别省市：
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