一种轨道交通沿线气象监测点综合布设优化方法技术

本发明专利技术属于轨道交通技术领域，目的是提供一种轨道交通沿线气象监测点综合布设优化方法，该方法应能低成本地布设气象监测点，同时准确适应线路各区段的风险监测需求。技术方案是一种轨道交通沿线气象监测点综合布设优化方法，包括以下步骤：步骤S01：规范必设点位标记；步骤S02：构建线路气象风险模糊贝叶斯网络；步骤S03：划分线路评估区段，确定根节点状态；步骤S04：获取评估区段气象要素条件风险概率；步骤S05：给出新建气象监测点布设建议；步骤S06：基于混合相似度度量的已有气象监测点优化；步骤S07：综合布设。综合布设。综合布设。

【技术实现步骤摘要】
一种轨道交通沿线气象监测点综合布设优化方法


[0001]本专利技术属于轨道交通
，尤其是涉及一种轨道交通沿线气象监测点综合布设优化方法。

技术介绍

[0002]以强风、强降雨、强对流、大雾等为代表的高影响天气对轨道交通线路运行带来了诸多不利影响。高影响天气事件的发生是小概率事件，但风险很高，其后果可能是灾难性的。尤其对轨道交通而言，在线路某一区域出现的高影响天气往往会对全局安全态势产生影响，造成诸多经济、社会损失。而轨道交通的带状连续特征也使得气象部门提供的网格状预报无法完全适配运营安全需求。因此轨道交通运营公司通常会在沿线设置相应的气象监测点，对高影响天气进行监测。
[0003]除了小部分特异地理特征的线路位置已经有了设置气象监测点的规范标准外，轨道交通线路其余的气象监测点一般凭经验布置，很容易陷入成本与效率的矛盾之中。目前也有小部分研究人员通过既有监测点的单一相似度指标对风、雨监测布点进行优化的案例(CN113516406A，CN113011029A等)，但均未考虑线路宏观气象风险，同时既有监测点相似度评判方法只是单一采用传统时间序列相似性度量方法，能判断出测点的整体趋势相似性，但无法体现测点报警行为对铁路运营的影响相似度。目前亟需一种适用于轨道交通的沿线气象监测点综合布设优化方法，能够保证低成本布设的同时，又能够准确适应线路各区段的风险监测需求。通过对轨道交通线路气象风险要素的精准监测，对各类运营风险应急响应进行辅助决策，从而保障轨道交通安全平稳运营，确保乘客生命财产安全。

技术实现思路
<br/>[0004]本专利技术的目的是克服上述
技术介绍
中的不足，提供一种轨道交通沿线气象监测点综合布设优化方法，该方法应能低成本地布设气象监测点，同时准确适应线路各区段的风险监测需求。
[0005]本专利技术的技术方案是：
[0006]一种轨道交通沿线气象监测点综合布设优化方法，包括以下步骤：
[0007]步骤S01：规范必设点位标记
[0008]筛选出轨道交通线路上需要设置气象监测点的位置；
[0009]步骤S02：构建线路气象风险模糊贝叶斯网络
[0010]根据轨道交通线路特征以及所在区域的历史气象特征，构建适应于当前轨道交通线路的气象风险模糊贝叶斯网络；
[0011]步骤S03：划分线路评估区段，确定根节点状态
[0012]将轨道交通线路划分为评估区段，并确定各评估区段所处的气象风险模糊贝叶斯网络根节点状态；
[0013]步骤S04：获取评估区段气象要素条件风险概率
[0014]将各评估区段的根节点状态输入气象风险模糊贝叶斯网络状态中，获得各类气象风险的条件风险概率；步骤S05：给出新建气象监测点布设建议
[0015]比较同一评估区段在不同天气下的条件风险概率变化，对比评估区段在常态天气和极端天气下的各类条件风险概率变化，根据其显著性给出新建气象监测点的布设建议；
[0016]若轨道交通线路上已有气象监测点，进入步骤S06，否则，进入步骤S07；
[0017]步骤S06：基于混合相似度度量的已有气象监测点优化
[0018]根据已有气象监测点已监测积累的气象大数据，采用混合相似度评价气象监测数据间多维度的相似性，给出已有气象监测点的优化建议；
[0019]步骤S07：综合布设
[0020]根据新建气象监测点的布设建议，或者，根据新建气象监测点的布设建议以及已有气象监测点的优化建议，调整气象监测点的位置。
[0021]所述步骤S2包括以下步骤：
[0022]步骤S02
‑
1：对轨道交通线路所面临的各个单一气象致灾要素构建对应的风险链；
[0023]步骤S02
‑
2：筛选所涉及的风险链来确定模糊贝叶斯网络中的根节点、中间节点和叶节点；
[0024]步骤S02
‑
3：获取各根节点和中间节点在各个气象致灾要素影响下的概率评估意见；
[0025]步骤S02
‑
4：引入模糊集合理论，建立模糊集的隶属函数及其相应的语言概率表达式，将概率评估意见导入三角模糊隶属度函数计算模糊隶属度
[0026][0027]其中，x为当前节点的先验概率，a1、a2、a3为每个模糊集对应的对应的三角模糊数；
[0028]步骤02
‑
5：模糊隶属度的解模糊
[0029]均值化模糊隶属度，采用重心公式将模糊隶属度转化为条件概率值；
[0030]重心公式为：
[0031][0032]其中，X
*
为解模糊后输出的条件概率值，为整合各评估意见得到的隶属度函数，x为当前节点的先验概率，a1、a2、a3为对应的三角模糊数；
[0033]步骤S02
‑
6：将节点各状态的条件概率值进行归一化处理，得到精确的条件概率值，汇总为贝叶斯网络的条件概率表，最终建立根节点状态和叶节点风险概率值的映射关系。
[0034]所述步骤S03的划分线路评估区段为通过行车区间和区间内的环境条件划分线路评估区段。
[0035]所述步骤S06包括以下步骤：
[0036]步骤S06
‑
1：判断报警序列
[0037]当下式成立说明两个报警序列之间是否存在报警重叠：
[0038][0039]记A
i
、A
i+1
分别为两个相邻的气象监测点，气象监测点A
i
存在报警序列j、持续时间Δt
j
，气象监测点A
i+1
存在报警序列k、持续时间Δt
k
；报警序列j包括起始时间戳和退出时间戳报警序列k包括起始时间戳和退出时间戳
[0040]步骤S06
‑
2：通过报警序列的重叠程度计算报警相似度
[0041]根据报警序列重叠部分占两序列长度比计算单一的重叠系数Rw
j,k
：
[0042][0043]其中，
[0044]记气象监测点A
i
共有n
i
个报警序列，气象监测点A
i+1
共有n
i+1
个报警序列，两两对比共n
i
n
i+1
对组合，计算所有组合的重叠系数平均值作为报警相似度Rw
i,i+1
：
[0045][0046]步骤S06
‑
3：计算趋势相似度
[0047]对气象监测点A
i
的n
i
个报警序列，取气象监测点A
i+1
对应的相同时间戳的n
i
个报警时间窗，采用Spearman相关系数计算趋势相似度：
[0048][0049][0050]其中，Rt
i,i+1
是两个气象监测点的趋势相似度，是第j个报警序列的Spearman相本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种轨道交通沿线气象监测点综合布设优化方法，包括以下步骤：步骤S01：规范必设点位标记筛选出轨道交通线路上需要设置气象监测点的位置；步骤S02：构建线路气象风险模糊贝叶斯网络根据轨道交通线路特征以及所在区域的历史气象特征，构建适应于当前轨道交通线路的气象风险模糊贝叶斯网络；步骤S03：划分线路评估区段，确定根节点状态将轨道交通线路划分为评估区段，并确定各评估区段所处的气象风险模糊贝叶斯网络根节点状态；步骤S04：获取评估区段气象要素条件风险概率将各评估区段的根节点状态输入气象风险模糊贝叶斯网络状态中，获得各类气象风险的条件风险概率；步骤S05：给出新建气象监测点布设建议纵向比较同一评估区段在不同天气下的条件风险概率变化，对比评估区段在常态天气和极端天气下的各类条件风险概率变化，根据其显著性给出新建气象监测点的布设建议；若轨道交通线路上已有气象监测点，进入步骤S06，否则，进入步骤S07；步骤S06：基于混合相似度度量的已有气象监测点优化根据已有气象监测点已监测积累的气象大数据，采用混合相似度评价气象监测数据间多维度的相似性，给出已有气象监测点的优化建议；步骤S07：综合布设根据新建气象监测点的布设建议，或者，根据新建气象监测点的布设建议以及已有气象监测点的优化建议，调整气象监测点的位置。2.根据权利要求1所述的一种轨道交通沿线气象监测点综合布设优化方法，其特征在于：所述步骤S2包括以下步骤：步骤S02
‑
1：对轨道交通线路所面临的各个单一气象致灾要素构建对应的风险链；步骤S02
‑
2：筛选所涉及的风险链来确定模糊贝叶斯网络中的根节点、中间节点和叶节点；步骤S02
‑
3：获取各根节点和中间节点在各个气象致灾要素影响下的概率评估意见；步骤S02
‑
4：引入模糊集合理论，建立模糊集的隶属函数及其相应的语言概率表达式，将概率评估意见导入三角模糊隶属度函数计算模糊隶属度将概率评估意见导入三角模糊隶属度函数计算模糊隶属度其中，x为当前节点的先验概率，a1、a2、a3为每个模糊集对应的三角模糊数；步骤02
‑
5：模糊隶属度的解模糊均值化模糊隶属度，采用重心公式将模糊隶属度转化为条件概率值；
重心公式为：其中，X
*
为解模糊后输出的条件概率值，v
i
(x)为整合各评估意见得到的隶属度函数，x为当前节点的先验概率，a1、a2、a3为对应的三角模糊数；步骤S02
‑
6：将节点各状态的条件概率值进行归一化处理，得到精确的条件概率值，汇总为贝叶斯网络的条件概率表，最终建立根节点状态和叶节点风险概率值的映射关系。3.根据权利要求2所述的一种轨道交通沿线气象监测点综合布设优化方法，其特征在于：所述步骤S03的划分线路评估区段为通过行车区间和区间内的环境条件划分线路评估区段。4.根据权利要求3所述的一种轨道交通沿线气象监测点综合布设优化方法，其特征在于：所述步骤S06包括以下步骤：步骤S06
‑
1：判断报警序列当下式成立说明两个报警序列之间是否存在报警重叠：记A
i
、A
i+1
分别为两个相邻的气象监测点，气象监测点A
i
存在报警序列列j、持续时间Δt
j
，气象监测点A
i+1
存在报警序列k、持续时间Δt
k
；报警序列j包括起始时间戳和退出时间戳报警序列k包括起始时间戳和退出时间戳步骤S06
‑
2：通过报警序列的重叠程度计算报警相似度根据报警序列重叠部分占两序列长度比计算单一的重叠系数Rw
j,k
：其中，记气象监测点A
i
共有n
i
个报警序列，气象监测点A
i+1
共有n
i+1
个报警序列，两两对比共n
i
n
i+1
对组合，计算所有组合的重叠系数平均值作为报警相似度Rw
i,i+1
：步骤S06
‑
3：计算趋势相似度对气象监...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵闻强，陈昌进，谢烨，李炎，金忠富，杨红运，
申请(专利权)人：浙江省交通投资集团有限公司智慧交通研究分公司，
类型：发明
国别省市：