一种地铁集群调度系统列车显示控制方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于地铁无线通信技术领域，具体涉及一种地铁集群调度系统中的列车显 示控制方法。
【背景技术】
[0002] 作为现代轨道交通最重要的通信手段，地铁集群调度系统已经成为轨道交通建设 项目中不可或缺的一部分。地铁集群调度系统为控制中心调度员、车辆段调度员、车站值班 员等固定用户与列车司机、防灾、维修、公安等移动用户之间提供通信手段。地铁集群调度 系统根据用户划分可以分为行车调度用户、维修调度用户、环控调度用户、车辆段调度用户 和防灾调度用户，其中，行车调度用户的软件界面上需要根据提供的ats系统信息，动态显 示列车在轨道上行驶的过程，同时，行车调度用户可以选中该列车发起呼叫、发短信等操 作。
[0003] 目前，由于ats系统只能提供列车到车站时的位置信息，而车站与车站之间的位置 信息并不能提供。行车调度软件上显示的列车正是基于ats系统进行显示控制的，因此，只 有当列车的位置从一个车站变化到另一个车站时，界面上显示的列车才从一个车站变化到 另一个车站，这样就出现了界面上列车是从一个车站跳到另一个站的效果，其与实际的地 铁列车行驶情况不符。
【发明内容】
[0004] 针对于上述问题，本发明的目的在于提供一种地铁集群调度系统列车显示控制方 法，以解决现有技术中行车调度软件界面上列车显示与实际行驶情况不符的问题。本发明 的方法可以方便实现地铁集群调度系统车调度软件界面上的列车实时显示，为调度员提供 准确的信息，供行车调度员调度。
[0005] 为达到上述目的，本发明的一种地铁集群调度系统列车显示控制方法，包括：
[0006] l)ats信息的处理；
[0007] 2)列车下站运行时间的预测；
[0008] 3)列车的位置刷新。
[0009] 优选地，上述步骤1)和步骤2)之间还包括步骤:选择预测所需要的时间数据。
[0010] 优选地，所述的ats信息的处理包括:ats信息发送、获取、统计。
[0011 ]优选地，所述的ats信息的处理:调度台每隔一定时间接收来自ats系统的信息，并 根据收到的信息判断是否需要换站，如果收到连续位置信息时列车所属车站发生了变化， 则调度台软件界面上直接变换显示位置;如果收到连续的两次位置信息是同一车站，则开 始利用统计从上一次车站变化到本次车站发生变化时的时间，作为列车下站运行时间的预 测值的输入值，为预测列车下站运行时间提供所需要的基础数据。
[0012]优选地，所述的列车下站运行时间的预测包括:灰色模型的建立、马尔科夫链的建 立、灰色马尔可夫预测。
[0013] 优选地，所述的灰色模型的建立包括:根据前n-1个车站列车运行的时间组成的向 量X(())，通过累加得到1-AG0向量X (1)，再通过1-AG0向量生成紧邻均值向量Z(1);X((3)、X(1)、Z (1) 三个向量及GM(I，1)模型可以求解出模型中的对应的参数a、b，从而建立起灰色模型一GM (1，1)模型；建立过程如下：
[0014] 1.构造 n-1个车站列车运行的时间乂(<^(1)，乂(<^(2)，乂(())（3》"乂 (())(11-1)组成的时间 向量XW，XW = (XW⑴，XW⑵，χ⑶⑶是常量，表示站点数量；
[0015] 2.对X(Q)向量做一次累加得到X(Q)的卜AGO向量Χ (1)，其中
k表示n-1个站中第k个站，取值范围是1，2,3···η-1，?是变量符号，取值范围是1，2,3···1?;
[0016] 3.对向量Χ(1)紧邻均值生成向量Ζ(1)，其中 Z(1)(q)=0·5X⑴（q-l)+0·5X(1)(q)，q表 示Ζ (1)向量中的元素序号，取值范围是2,3···η_1;
[0017] 4.GM(1，1)模型
等价于 x(Q)(m)+az(1)(m) =b，其中 t、m是方程的变 量，a、b是待定参数，令
α为待定参数组成的待定向量;设T=Sa,由最小二乘估 计参数数列满足
其中B由向量Ζ(1)与单位向量形成的矩阵，87是8的转置矩 阵，Y由向量Xw形成的矩阵，具体表示形式如下：
[0019] 5.GM(1，1)模型的解为：
[0021 ] GM( I，1)模型解的另一种形式为：
[0023] 6.计算出GM(1，1)模型的参数a、b，从而建立起灰色模型一 GM(1，1)模型。
[0024] 优选地，所述的马尔科夫链的建立包括:利用GM(1，1)模型的解计算n-1个站列车 运行时间的预测值，由预测值组成的向量f11和前n-1个车站列车运行的时间组成的向量X (<))可以计算出残差向量;对残差向量ε(())进行傅里叶级数处理得到处理后的残差向量：： (Q) O > 根据残差向量傅里叶级数处理得到的向量划分出马尔科夫链的状态总数和计算状态 转移矩阵；同时利用状态总数和状态转移矩阵这两个参数值，用X2统计量来检验其马氏性， 倘若没有通过马氏性检验则需要重新划分马尔科夫链的状态总数和计算状态转移矩阵，直 至通过马氏性检验则建立了马尔科夫链，主要计算过程如下：
[0025] I.利用GM(1，1)模型的解计算n-1个站列车运行时间的预测值
λ： m JT (π-1)组成的向量 ?
A (?)' 、 ! :1由向量;r(())和向量尤获得残差向量其中 [0026] 3.对ε(())进行傅里叶级数处理，最大限度地过滤掉噪声或其他干扰因子，得到处理 后的残差向量其中，
，8、11是变量，8取 值范围是1，2^_]1-1，11取值范围是1，2>"￥，￥、1'1是常量，￥=(11-1)/2-1(11为奇数时） ；￥ = 11/2-1 (η为偶数时），N = n_l，ao、au、bu为待定系数，由最小二乘法求解公式C = (P1Pr1P1^w，可以 得到c = [ao，ai，bi，· · · au，bu]，其中p是p的转置，c由ao，ai，bi，· . · au，bu组成的向里，P由以下 矩阵确定：
[0028] 4.根据残差向量傅里叶级数处理得到的向量划分出马尔科夫链的状态总数q;
[0029] 5.计算状态转移矩阵p;
[0030] 6.马氏性检验：马尔科夫链的状态q和状态转移矩阵p，pj表示的第j列之和同各行 各列的总和的比值，PU表示状态i转到状态j的频率，其中，m谦示转移矩阵p第i行到第j列 的元素，即状态i转到状态j的频数，i、j的取值范围1,2· · *q;
[0033] 由于统计量
！服从自由度为（q_l)2的X2分布，选择 置信水平α，查表得Xa2(q_l)2,若X2>Xa2(q-l) 2则可认为符合马氏性，否则认为不符合马氏 性，此时必须重新执行过程3、过程4、过程5,直到马氏性检验通过，马氏性检验通过后，马尔 科夫链建立。
[0034] 优选地，所述的灰色马尔可夫预测包括:GM(1，1)模型和马尔可夫链建立之后，先 计算出GM(1，1)模型中列车第η站的运行时间
再利用马尔可夫链计算第η站列车的 运行时间的残差偏差值，通过
残差偏差值、傅里叶级数处理的残差向量
'二 个数预测出列车第η站的运行时间，主要计算过程如下：
[0035] 1.由GM(1，1)模型的解
则GM(1，1)模型中列 车第η站的运行时间
[0036] 2.由
，计算出第η站傅里叶级数 处理的残差值：
；
[0037] 3.利用马尔可夫链计算第η站列车的运行时间的残差偏差值，将傅里叶级数处理 的残差向量分成的q个区间（q为状态总数），再取q个区间的中间点组成的向量乘以 状态转移矩阵，得到残差偏差值；
[0038] 残差偏差值、三个值计算完后，预测出列车第η站的运行时间X (<3)(n)，
i +残差偏差值。
[0039]优选地，所述的列车的位置刷新包括:设定参数初值、当前位置计算、调整参数值。
[0040] 本发明的有益效果：
[0041] 1、能准确预测出列车运行需要的时间，方便调度台软件提供给用户真实的列车行 驶情况；
[0042] 2、在预测列车运行时间，不需要详细了解路况信息，提高地铁列车在运行过程仿 真的通用性，具有路况依赖性小，线路适用性强等优点；
[0043] 3、采用不间断刷新列车位置，通过调整刷新频率和每次前进的位移，在界面上显 示列车持续向前移动，增强视觉效果。
【附图说明】
[0044]图1绘示本发明方法的流程图。
[0045]图2绘示本发明ats消息的流向图。
[0046] 图3绘示本发明预测列车下站运行时间的流程图。
【具体实施方式】
[0047] 为了便于本领域技术人员的理解，下面结合实施例与附图对本发明作进一步的说 明，实施方式提及的内容并非对本发明的限定。
[0048] 参照图1所示，本发明的一种地铁集群调度系统列车显示控制方法，包括：
[0049] l)ats信息的处理；
[0050] 2)列车下站运行时间的预测；
[0051 ] 3)列车的位置刷新。
[0052] 较优实施例中，上述的步骤1)和2)之间还包括步骤:选择预测所需要的时间数据。
[0053] 假定需要预测11个车站间的运行时间，每次替换掉与实际运行时间最大的随机 数，假定实际值为X(Q) = (80 88 100 96 90 115 110 105 120 99)，单位是s。
[0054] 步骤I:ats信息的处理，包括如下3个步骤，如图2所示：
[0055]步骤101 :ats系统向调度系统发送列车ats信息，调度台接收ats信息；
[0056]步骤102:调度系统统计ats信息；
[0057] 步骤103:调度系统计算从上一次车站变化到本次车站发生变化时的时间。
[0058] 步骤2:选择预测所需要的时间数据；
[0059]步骤201:预测第一个车站与第二个车站间的运行时间时，使用随机给出一组n-1 =10个数，如(98 115 95 103 113 117 120 123 108 110)，预测第一个车站与第二个车站 间的运行时间；
[0060] 步骤202:预测第二个车站与第三个车站间的运行时间时，使用第一个车站与第二 个车站间的运行时间及随机给出一组数9个数，如:第一个车站与第二个车站间的运行时间 为80时，10个数的向量表示为(98 115 95 103 113 117 120 80 108 110);
[0061] 步骤203:后续相邻站预测时采用步骤202相同的方法，直到第10个预测值计算结 束。
[0062] 步骤3