【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及轨道交通调度，具体而言，涉及一种基于人工智能的轨道交通调度分析方法及系统。
技术介绍
1、在轨道交通调度领域，传统的调度分析方法存在诸多局限性。一方面，部分方法主要依赖历史调度数据和预设的固定规则进行调度决策。然而，历史数据仅能反映过去的运营情况，无法充分考虑实时变化的因素，如突发客流、设备故障等。而且，预设的固定规则难以适应复杂多变的运营场景，当遇到特殊情况时，这些规则可能无法提供有效的调度方案，导致调度决策缺乏灵活性和适应性。
2、另一方面，现有的调度分析方法往往只关注单一维度的调度信息，如仅考虑时间维度或空间维度的调度情况，忽略了不同维度之间的关联性和相互影响。轨道交通系统是一个复杂的综合体系，时间、空间和资源等多个维度紧密相关，单一维度的分析无法全面、准确地把握调度状况，容易导致调度决策出现偏差，影响整个轨道交通系统的正常运行。
技术实现思路
1、鉴于上述提及的问题，结合本专利技术的第一方面，本专利技术实施例提供一种基于人工智能的轨道交通调度分析方法，所述
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1.一种基于人工智能的轨道交通调度分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的轨道交通调度分析方法，其特征在于，所述建立轨道交通系统的动态调度基线，包括：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的轨道交通调度分析方法，其特征在于，所述分析每个典型运营场景数据单元中基准运行特征与规则约束特征的关联关系，计算关联关系的匹配度参数，基于所述匹配度参数将基准运行特征、规则约束特征以及典型运营场景的场景标识特征融合生成动态调度基线，包括：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的轨道交通调度分析方法，其特征在于，所...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的轨道交通调度分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的轨道交通调度分析方法，其特征在于，所述建立轨道交通系统的动态调度基线，包括：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的轨道交通调度分析方法，其特征在于，所述分析每个典型运营场景数据单元中基准运行特征与规则约束特征的关联关系，计算关联关系的匹配度参数，基于所述匹配度参数将基准运行特征、规则约束特征以及典型运营场景的场景标识特征融合生成动态调度基线，包括：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的轨道交通调度分析方法，其特征在于，所述采集轨道交通系统的实时调度数据，将所述实时调度数据与所述动态调度基线进行多维度比对分析，生成基线偏差特征集合，包括：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的轨道交通调度分析方法，其特征在于，所述将实时列车位置数据与基准运行特征中的历史列车位置数据进行时间轴对齐处理，计算同一线路区间内实时到达时间与基准到达时间的差值作为时间维度偏差特征，包括：
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的轨道交通调度分析方法，其特征在于，所述调用预训练的调度协同评估模型对所述基线偏差特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄学军，刘慧，李京广，
申请(专利权)人：上海长合信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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