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公开(公告)号：CN115965163A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202310115130.9
申请日：2023-02-07
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/30 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/049 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于时空图生成对抗损失的轨道交通短时客流预测方法。该方法包括：将城市轨道交通网络定义为图；将客流量作为城市轨道交通网络中地铁站的属性特征，其中每个地铁站包含进站客流矩阵和出站客流矩阵作为特征值；通过训练深度学习模型学习映射函数，以利用在历史时刻各地铁站的特征值来预测未来时刻的客流，其中深度学习模型包括生成器网络和判别器网络，该生成器网络以多模式历史客流数据作为输入，用于捕获每个模式中客流的时间和空间相关性，并合并多模式的输出传递至所述判别器网络；所述判别器网络用于区分真实的客流量和生成器网络所预测的客流量。本发明在时空尺度的约束下提升了预测精度和效率，并降低了内存占用。
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公开(公告)号：CN115034496A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210733762.7
申请日：2022-06-27
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GCN‑Transformer的城市轨道交通节假日短时客流预测方法。该方法包括：将交通网络视为图结构，构建用于表征各站点之间拓扑关系的线网图；获取历史客流矩阵和社交媒体数据矩阵，其中所述历史客流数据矩阵利用自动售检票系统获得，所述社交媒体数据矩阵利用互联网社交媒体获得；将所述线网图、所述历史客流矩阵和所述社交媒体数据矩阵输入到经训练的深度学习模型，预测出后续时刻的客流数据。本发明将假期客流数据、假期相关社交媒体数据量以及交通线网拓扑结构有机地整合至一起，能够充分捕捉客流的时空特征和假期特性，在满足短时客流预测“实时性”要求的同时，提高了假期客流的预测精度。
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公开(公告)号：CN113552801A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110775046.0
申请日：2021-07-08
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于分布式的地铁列车虚拟编队运行控制方法，包括如下步骤：S1：将地铁列车追踪速度运行曲线，列车限速信息，列车摩擦阻力系数等作为控制系统输入；S2：在每个采样控制周期，监测并得到各列车的实时速度和位置信息；S3：根据各列车实时速度和位置信息，设计基于分布式的地铁列车虚拟编队运行控制方法，基于序列二次规划算法计算各列车的控制输出，并对列车进行控制；S4：重复步骤S2‑S3，直到控制过程结束。本发明针对地铁列车虚拟编队技术采用多控制单元进行牵引和制动的特征，设计了一种地铁列车的分布式控制方法，有效缩短列车运行间隔，提高列车运行效率，在一定程度上提高城市轨道交通运输服务水平和灵活性。
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公开(公告)号：CN111967134A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010661683.0
申请日：2020-07-10
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及基于地铁共线共车的地下物流系统优化控制方法，包括：模型构建，基于既有轨道交通时刻表，通过将时间进行离散化，构建地铁运行过程的时空网络，优化配置所有地铁的客运和货运车厢数目，以最小化广义成本为目的建立客流和货流的流量分配模型，实现全线车站客运和货运的协同限流策略和系统层级优化。本发明，在既有轨道交通时刻表下，对客货车厢优化分配，对客货流量优化控制，在保证轨道交通既有轨道交通时刻表不受影响的条件下，实现协同客货需求，减少客货延误，实现轨道交通资源的充分利用和均衡配置，提高轨道交通的客货服务质量。
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公开(公告)号：CN110333655A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910588591.1
申请日：2019-07-02
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及一种高速列车多动力单元分布式控制方法，包括如下步骤：S1：将高速列车多动力单元数量、列车参考速度运行曲线，列车限速信息，列车摩擦阻力系数等作为控制系统输入；S2：在每个采样控制周期，监测并得到列车各动力单元实时速度和位移反馈信息；S3：根据各动力单元实时速度和位移反馈信息，设计分布式控制方法，计算各动力单元的控制输出，并对列车进行控制；S4：重复步骤S2-S3，直到控制过程结束。本发明针对高速列车动车组采用多控制单元进行牵引和制动的特征，设计了面向动力分散式高速列车的分布式巡航控制方法，有效提高列车追踪精度和列车运行舒适性，并在一定程度上减少列车运行能耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114394135B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202111312514.7
申请日：2021-11-08
Applicant: 北京交通大学
IPC: B61L27/16
Abstract: 本发明公开了一种基于多粒度时空网的列车运行图与路径选择优化方法，属于铁路运输组织技术领域。本发明以列车开行方案为基础，从系统优化的角度出发，将列车运行图与路径选择问题建模为不同网络粒度的时空路径求解问题，并提出相应的数学优化模型。根据提出的优化模型，基于拉格朗日分解技术求解宏观列车运行图，并根据宏观方案求解微观路径。微观不可行方案通过分支定界及约束更新方法反馈宏观问题，直至得到可行协同优化方案。本发明提出的方法克服了现有方案独立编制产生的不协调问题，提高了列车运行图编制在微观进路的可落实性，避免两者之间的多次重复调整。本发明可在保证微观路径可行性的条件下，进一步挖掘铁路运输能力。
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公开(公告)号：CN113815679B
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202110995259.4
申请日：2021-08-27
Applicant: 北京交通大学(CN)
Abstract: 本发明属于列车控制技术领域，涉及一种高速列车自主驾驶控制的实现方法，包括：构建LNMAD模型，作为参考速度曲线生成器；利用训练数据集对参考速度曲线生成器训练；测量列车瞬时速度和位置；输入训练好的参考速度曲线生成器，获取参考速度曲线；速度跟踪控制器以参考速度曲线为跟踪目标，保证相邻列车距离稳定到允许范围内。本发明考虑多属性实际驾驶数据，提出结合LSTM网络和全连接网络处理时间和非时间相关特征，使得参考速度曲线生成器输出相对真实的参考速度曲线。本发明的速度跟踪控制器以参考速度曲线为跟踪目标，实现：高速列车跟踪参考速度曲线；两相邻列车之间的距离保持在适当范围内；相邻列车车头间距收敛到稳定值。
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公开(公告)号：CN112782978B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202011549469.2
申请日：2020-12-24
Applicant: 北京交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明为一种基于自触发机制的高速列车巡航运行控制方法，S1：考虑列车运行过程中列车基本阻力参数的不确定性，建立列车运行过程动力学模型，S2：根据S1建立的模型，采集列车的实时位置和速度信息，计算列车实时状态与跟踪状态之间的偏差，基于偏差设计事件触发条件；S3：在S2的基础上，设计基于事件触发控制的状态反馈控制增益并计算控制输入以及事件触发参数；S4：基于S3的事件触发参数，计算执行时间，得出下一次需要重新计算控制输入的间隔时间；判断当前时刻是否到达了需要重新计算控制输入的时刻，当未到这一时刻时，对每辆列车施加已经计算得到的控制输入；否则重新采集列车状态并计算控制输入，进行循环，直至列车停车。
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公开(公告)号：CN113815679A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202110995259.4
申请日：2021-08-27
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明属于列车控制技术领域，涉及一种高速列车自主驾驶控制的实现方法，包括：构建LNMAD模型，作为参考速度曲线生成器；利用训练数据集对参考速度曲线生成器训练；测量列车瞬时速度和位置；输入训练好的参考速度曲线生成器，获取参考速度曲线；速度跟踪控制器以参考速度曲线为跟踪目标，保证相邻列车距离稳定到允许范围内。本发明考虑多属性实际驾驶数据，提出结合LSTM网络和全连接网络处理时间和非时间相关特征，使得参考速度曲线生成器输出相对真实的参考速度曲线。本发明的速度跟踪控制器以参考速度曲线为跟踪目标，实现：高速列车跟踪参考速度曲线；两相邻列车之间的距离保持在适当范围内；相邻列车车头间距收敛到稳定值。
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公开(公告)号：CN112249099B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202011032137.7
申请日：2020-09-27
Applicant: 北京交通大学
IPC: B61L27/00
Abstract: 本发明涉及一种基于预测控制的高速列车节能运行曲线在线计算方法，包括S1：将线路坡度，速度限制，列车参数和列车参考速度曲线作为列车控制系统输入；S2：在每个采样控制周期，监测并得到列车运行的实时速度和位移信息；S3：根据列车的实时速度和位移信息，设计预测控制方法，在线计算列车的运行曲线，实现列车节能运行。本发明以节能为目标，根据预测控制方法进行建模。在每个控制步骤，最优控制问题转化为多阶段最优控制问题，然后通过伪谱法高效求解。通过在每个步骤中反复解决预测时域内的列车最优控制问题，在线获取列车整个行程的节能列车速度曲线。本发明具有计算效率高和鲁棒性好等优点，可实现对高速列车运行速度曲线的实时计算。
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