地铁列车冲突预警方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种地铁列车冲突预警方法，尤其涉及一种基于鲁棒策略的地铁列车 冲突预警方法。
【背景技术】
[0002] 随着我国大中城市规模的日益扩大，城市交通系统面临着越来越大的压力，大力 发展轨道交通系统成为解决城市交通拥塞的重要手段。国家"十一五"规划纲要指出，有条 件的大城市和城市群地区要把轨道交通作为优先发展领域。我国正经历一个前所未有的轨 道交通发展高峰期，一些城市已由线的建设转向了网的建设，城市轨道交通网络已逐步形 成。在轨道交通网络和列车流密集的复杂区域，仍然采用列车运行计划结合基于主观经验 的列车间隔调配方式逐渐显示出其落后性，具体表现在：（1)列车运行计划时刻表的制定 并未考虑到各种随机因素的影响，容易造成交通流战术管理拥挤，降低交通系统运行的安 全性；（2)列车调度工作侧重于保持单个列车间的安全间隔，尚未上升到对列车流进行战 略管理的宏观层面；（3)列车调配过程多依赖于一线调度人员的主观经验，调配时机的选 择随意性较大，缺乏科学理论支撑；(4)调度人员所运用的调配手段较少考虑到外界干扰 因素的影响，列车调配方案的鲁棒性和可用性较差。为保证地铁交通的安全运行，实施有效 的冲突预警就成为地铁交通管制工作的重点。实施有效的地铁冲突预警就成为地铁交通管 制工作的重点。
[0003] 已有文献资料的讨论对象多针对长途铁路运输，而针对大流量、高密度和小间隔 运行条件下的城市地铁交通系统的科学调控方案尚缺乏系统设计。复杂路网运行条件下的 列车协调控制方案在战略层面上需要对区域内交通网络上单列车的运行状态进行推算和 优化，并对由多个列车构成的交通流实施协同规划；在预战术层面上通过有效的监控机制 调整交通网络上部分区域的关键运行参数来解决拥塞问题，但目前对地铁列车轨迹的预测 及列车冲突预警均没有较为准确的方案。
【发明内容】
[0004] 本发明要解决的技术问题是提供一种鲁棒性和可用性较好的地铁列车冲突预警 方法，该方法对地铁列车的预测精度较高、地铁列车冲突预警的准确性及时效性均较好。
[0005] 实现本发明目的的技术方案是提供一种地铁列车冲突预警方法，包括如下步骤：
[0006] 步骤A、根据各个列车的计划运行参数，生成轨道交通网络的拓扑结构图；
[0007] 步骤B、基于步骤A所构建的轨道交通网络的拓扑结构图，分析列车流的可控性和 敏感性二类特性；
[0008] 步骤C、根据各个列车的计划运行参数，在构建列车动力学模型的基础上，依据列 车运行冲突耦合点建立列车运行冲突预调配模型，生成多列车无冲突运行轨迹；
[0009] 步骤D、在每一采样时刻t，基于列车当前的运行状态和历史位置观测序列，对列 车未来某时刻的行进位置进行预测；其具体过程如下：
[0010] 步骤D1、列车轨迹数据预处理，以列车在起始站的停靠位置为坐标原点，在每一采 样时刻，依据所获取的列车原始离散二维位置序列X = [XpXy...，χη]和y = [yi，y；!，...， yj，采用一阶差分方法对其进行处理获取新的列车离散位置序列Ax= [ΔΧι，δΧ2, ...， Δχη J 和 Ay = [Ay1, Ay2，· · ·，Ayn J，其中 Axi= xi+1-Xi，Ayi= y i+1-yi(i = 1，2，· · ·， n-1)；
[0011] 步骤D2、对列车轨迹数据聚类，对处理后新的列车离散二维位置序列Δ x和Δ y， 通过设定聚类个数M'，采用遗传聚类算法分别对其进行聚类；
[0012] 步骤D3、对聚类后的列车轨迹数据利用隐马尔科夫模型进行参数训练，通过将处 理后的列车运行轨迹数据A x和Ay视为隐马尔科夫过程的显观测值，通过设定隐状态数 目N'和参数更新时段τ'，依据最近的T'个位置观测值并采用B-W算法滚动获取最新隐 马尔科夫模型参数λ';具体来讲：由于所获得的列车轨迹序列数据长度是动态变化的，为 了实时跟踪列车轨迹的状态变化，有必要在初始轨迹隐马尔科夫模型参数λ' = (π，Α， Β)的基础上对其重新调整，以便更精确地推测列车在未来某时刻的位置；每隔时段τ '， 依据最新获得的Τ'个观测值（〇1，〇2, ...，〇/)对轨迹隐马尔科夫模型参数λ '=( π， Α，Β)进行重新估计；
[0013] 步骤D4、依据隐马尔科夫模型参数，采用Viterbi算法获取当前时刻观测值所对 应的隐状态q ;
[0014] 步骤D5、每隔时段@，根据最新获得的隐马尔科夫模型参数λ ' = (π，A，B)和最 近H个历史观测值（〇1，〇2,. . .，〇H)，基于列车当前时刻的隐状态q，在时刻t，通过设定预测 时域h'，获取未来时段列车的位置预测值0;
[0015] 步骤E、建立从列车的连续动态到离散冲突逻辑的观测器，将地铁交通系统的连续 动态映射为离散观测值表达的冲突状态；当系统有可能违反交通管制规则时，对地铁交通 混杂系统的混杂动态行为实施监控，为地铁交通控制中心提供及时的告警信息。
[0016] 进一步的，步骤A的具体过程如下：
[0017] 步骤AU从地铁交通控制中心的数据库提取各个列车运行过程中所停靠的站点信 息；
[0018] 步骤A2、按照正反两个运行方向对各个列车所停靠的站点信息进行分类，并将同 一运行方向上的相同站点进行合并；
[0019] 步骤A3、根据站点合并结果，按照站点的空间布局形式用直线连接前后多个站点。
[0020] 进一步的，步骤B的具体过程如下：
[0021] 步骤B1、构建单一子段上的交通流控制模型；其具体过程如下：
[0022] 步骤BI. 1、引入状态变量Ψ、输入变量u和输出变量Ω，其中Ψ表示站点间相连 路段上某时刻存在的列车数量，它包括单路段和多路段两种类型，u表示轨道交通调度员针 对某路段所实施的调度措施，如调整列车速度或更改列车的在站时间等，Ω表示某时段路 段上离开的列车数量；
[0023] 步骤BL 2、通过将时间离散化，建立形如Ψ (t+Δ t) = A1W (t)+BlU(t)和Ω (t)= C1WaHD1Ua)的单一子段上的离散时间交通流控制模型，其中At表示采样间隔，ψα) 表不t时刻的状态向量，Β。CdP D汾别表不t时刻的状态转移矩阵、输入矩阵、输出测 量矩阵和直接传输矩阵；
[0024] 步骤B2、构建多子段上的交通流控制模型；其具体过程如下：
[0025] 步骤B2. 1、根据线路空间布局形式和列车流量历史统计数据，获取交叉线路各子 段上的流量比例参数β ;
[0026] 步骤Β2. 2、根据流量比例参数和单一子段上的离散时间交通流控制模型，构建形 如ψα+At) =A1WaHB1Ua)和ω (t) =C1WaHD1Ua)的多子段上的离散时间交通流 控制模型；
[0027] 步骤B3、根据控制模型的可控系数矩阵[B1, A1B1, ...，V 1B1]的秩与数值η的关 系，定性分析其可控性，根据控制模型的敏感系数矩阵[C 1 (Zl-A1) %+Dj，定量分析其输入 输出敏感性，其中η表示状态向量的维数，I表示单位矩阵，z表示对原始离散时间交通流控 制模型进行转换的基本因子。
[0028] 进一步的，步骤C的具体过程如下：
[0029] 步骤CU列车状态转移建模，列车沿轨道交通路网运行的过