混合神经网络和AR模型的高速铁路信号系统流量预测方法技术方案

本发明专利技术实施例提供了一种混合神经网络和AR模型的高速铁路信号系统流量预测方法。该方法包括：给定需要进行流量预测的高速铁路信号系统子系统及其历史流量信息，首先将历史流量信息作为时序数据，其次将时序数据yt视为线性自相关结构Lt与非线性结构Nt两部分组成，然后用AR模型对时序数据yt进行预测，记其预测结果为

【技术实现步骤摘要】
混合神经网络和AR模型的高速铁路信号系统流量预测方法
本专利技术涉及高速铁路信号系统
，尤其涉及一种混合神经网络和AR模型的高速铁路信号系统流量预测方法。
技术介绍
BP(BackPropagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构：包括输入层(input)、隐层(hidelayer)和输出层(outputlayer)。AR模型是一种线性预测，即已知N个数据，可由模型推出第N点前面或后面的数据(设推出P点)。在中国高速铁路系统中，信号系统处于整个铁路系统最核心的地位，是铁路系统的神经中枢，它可以保证系统安全高效的运行。由于其特殊的地位，其对安全性的要求极高。虽然它处于一个封闭的网络内，能一定程度上防止网络病毒的传播或者外界网络的攻击，然而随着高速铁路的不断发展，信号系统对外界开放网络的依赖性越来越高，同时互联网技术的不断提高，也使近些年黑客的攻击手段更加有效，更加多样化，所以传统的信息安全防护手段已经不足以对所有黑客的入侵进行阻截。基于此，在高速铁路信号系统中进行主动防御就变得尤为重要，对信号系统的流量进行预测是其中一个关键点，若对流量有良好的预测效果，则可以在受到黑客例如UDP泛洪攻击、DDOS攻击等情况下，快速产生报警，以便于系统或管理人员做出相应的防护措施。因此，有必要提出一种有效且精准的高速铁路信号系统流量预测方法。
技术实现思路
本专利技术的实施例提供了一种混合神经网络和AR模型的高速铁路信号系统流量预测方法，以解决上述
技术介绍
中的问题。为了实现上述目的，本专利技术采取了如下技术方案：本专利技术的实施例提供的一种混合神经网络和AR模型的高速铁路信号系统流量预测方法，其特征在于，该方法包括：步骤1：选定无线闭塞中心RBC为进行信息安全风险评估的高速铁路信号系统子系统；步骤2：获取所述无线闭塞中心RBC与其他子系统的历史流量；步骤3：将所述无线闭塞中心RBC与其他子系统的历史流量信息作为时序数据yt，将所述时序数据yt划分为：线性自相关结构Lt与非线性结构Nt；步骤4：采用AR模型对所述时序数据yt进行预测，得到AR模型预测结果；步骤5：采用BP神经网络模型，对所述时序数据yt与所述AR模型预测结果的残差序列{et}进行预测，得到BP神经网络模型预测结果；步骤6：根据所述AR模型预测结果和所述BP神经网络模型预测结果，进行组合预测，得到高速铁路信号系统流量的预测结果。优选地，所述的获取无线闭塞中心RBC与其他子系统的历史流量，包括：其他子系统包括：临时限速服务器TSRS、计算机联锁子系统CBI、调度集中系统CTC和相邻无线闭塞中心NRBC。优选地，所述的将所述无线闭塞中心RBC与其他子系统的历史流量信息作为时序数据yt，将所述时序数据yt划分为：线性自相关结构Lt与非线性结构Nt，包括：所述线性自相关结构Lt与所述非线性结构Nt满足以下关系：yt＝Lt+Nt。(1)优选地，所述的采用AR模型对所述时序数据yt进行预测，得到AR模型预测结果，包括：采用AR模型对所述时序数据yt进行预测的步骤为：步骤4.1：引入函数f(k)，所述函数f(k)取得的最小值点作为AR模型的阶数；f(k)的表达式为：其中，P0为预设的阶数上限，N为时序样本长度，为AR模型的白噪声方差估计值；步骤4.2：根据所述AR模型的阶数采用最小二乘法对AR模型进行参数估计，得到AR模型的参数；步骤4.3：根据所述AR模型的参数，对未来时刻的流量进行预测，得到AR模型的预测结果优选地，所述的采用BP神经网络模型，对所述时序数据yt与所述AR模型预测结果的残差序列{et}进行预测，得到BP神经网络模型预测结果，包括：所述时序数据yt与所述AR模型的预测结果之间的残差为et，其关系式表示为：优选地，所述的采用BP神经网络模型，对所述时序数据yt与所述AR模型预测结果的残差序列{et}进行预测，得到BP神经网络模型预测结果，还包括：采用BP神经网络模型对残差序列{et}进行预测的步骤为：步骤5.1：通过BP神经网络的学习训练，得到输入与输出变量的关系，所述输入与输出变量的关系为BP神经网络模型；步骤5.2：利用计算得到的所述BP神经网络模型对流量进行预测，记其预测结果为优选地，所述的根据所述AR模型预测结果和所述BP神经网络模型预测结果，进行组合预测，得到预测结果，包括：使用所述AR模型预测结果和所述BP神经网络模型预测结果，进行组合预测的方法为：其中，为预测结果。优选地，该方法还包括：将所述预测结果提供给高速铁路信号系统的报警系统，对高速铁路信号系统中预测到的攻击行为进行预警。由上述本专利技术的实施例提供的技术方案可以看出，本专利技术实施例通过给定需要进行流量预测的高速铁路信号系统子系统及其历史流量信息，首先将历史流量信息作为时序数据，其次将时序数据yt视为线性自相关结构Lt与非线性结构Nt两部分组成，然后用AR模型对时序数据yt进行预测，记其预测结果为原序列与AR模型预测结果的残差为et，然后用BP神经网络模型对残差序列{et}进行预测，记预测结果为最后使用AR模型与BP神经网络模型进行组合预测即为预测结果。本专利技术通过AR模型与BP神经网络模型对流量时序数据进行预测，可以有效的预测其线性及非线性部分，提高预测的精确度，报警系统可以依据预测值提高产生预警的准确度，减少误报的产生。本专利技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种混合神经网络和AR模型的高速铁路信号系统流量预测方法的处理流程图；图2为本专利技术实施例提供的一种混合神经网络和AR模型的高速铁路信号系统流量预测方法的流程框图；图3为本专利技术实施例提供的一种混合神经网络和AR模型的高速铁路信号系统流量预测方法的RBC与其他子系统的连接拓扑结构图。具体实施方式下面详细描述本专利技术的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本专利技术，而不能解释为对本专利技术的限制。本
技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本专利技术的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种混合神经网络和AR模型的高速铁路信号系统流量预测方法，其特征在于，该方法包括：步骤1：选定无线闭塞中心RBC为进行信息安全风险评估的高速铁路信号系统子系统；步骤2：获取所述无线闭塞中心RBC与其他子系统的历史流量；步骤3：将所述无线闭塞中心RBC与其他子系统的历史流量信息作为时序数据yt，将所述时序数据yt划分为：线性自相关结构Lt与非线性结构Nt；步骤4：采用AR模型对所述时序数据yt进行预测，得到AR模型预测结果；步骤5：采用BP神经网络模型，对所述时序数据yt与所述AR模型预测结果的残差序列{et}进行预测，得到BP神经网络模型预测结果；步骤6：根据所述AR模型预测结果和所述BP神经网络模型预测结果，进行组合预测，得到高速铁路信号系统流量的预测结果。

【技术特征摘要】
1.一种混合神经网络和AR模型的高速铁路信号系统流量预测方法，其特征在于，该方法包括：步骤1：选定无线闭塞中心RBC为进行信息安全风险评估的高速铁路信号系统子系统；步骤2：获取所述无线闭塞中心RBC与其他子系统的历史流量；步骤3：将所述无线闭塞中心RBC与其他子系统的历史流量信息作为时序数据yt，将所述时序数据yt划分为：线性自相关结构Lt与非线性结构Nt；步骤4：采用AR模型对所述时序数据yt进行预测，得到AR模型预测结果；步骤5：采用BP神经网络模型，对所述时序数据yt与所述AR模型预测结果的残差序列{et}进行预测，得到BP神经网络模型预测结果；步骤6：根据所述AR模型预测结果和所述BP神经网络模型预测结果，进行组合预测，得到高速铁路信号系统流量的预测结果。2.根据权利要求1所述的混合神经网络和AR模型的高速铁路信号系统流量预测方法，其特征在于，所述的获取无线闭塞中心RBC与其他子系统的历史流量，包括：其他子系统包括：临时限速服务器TSRS、计算机联锁子系统CBI、调度集中系统CTC和相邻无线闭塞中心NRBC。3.根据权利要求1所述的混合神经网络和AR模型的高速铁路信号系统流量预测方法，其特征在于，所述的将所述无线闭塞中心RBC与其他子系统的历史流量信息作为时序数据yt，将所述时序数据yt划分为：线性自相关结构Lt与非线性结构Nt，包括：所述线性自相关结构Lt与所述非线性结构Nt满足以下关系：yt＝Lt+Nt。(1)4.根据权利要求1所述的混合神经网络和AR模型的高速铁路信号系统流量预测方法，其特征在于，所述的采用AR模型对所述时序数据yt进行预测，得到AR模型预测结果，包括：采用AR模型对所述时序数据yt进行预测的步骤为：步骤4.1：引入函数f(k)，所述函数f(k)取得的最小值点作为AR模...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡伯根，王剑，董宁，王锋，田开元，廖元媛，
申请(专利权)人：中国铁路总公司，北京交通大学，
类型：发明
国别省市：北京,11