CN113879363B - 一种基于铁路通信的作业调动指导方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于铁路通信的作业调动指导方法及系统，其中，所述方法包括：获得第一混路通行线路；获得历史通行列车运行信息集合；对其进行无监督学习分类，生成第一、第二等级运行信息集合；并输入混路闭塞区间评估模型，获得第一混路通行线路的闭塞区间分布信息；对第一时间行驶在第一混路通行线路的第一普快列车的行驶信息进行采集，获得第一实时位置信息；获得各位置距离闭塞区间分布信息的第一实时距离信息；并上传至所述作业调动指导系统，对第一普快列车的行驶信息进行智能调动。解决了现有技术中无法对列车的实时运行状况进行智能调动，使得无法及时规避列车发生碰撞的风险，进而影响旅客的出行安全以及出行体验的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能领域，具体地，涉及一种基于铁路通信的作业调动指导方法及系统。
背景技术
经济的发展，人们的出行方式随之发生了很大的改变，交通工具的种类也变得多种多样，近些年高铁动车由于其费用低，速度较快，成为很多人出门旅游交通工具的首选。然而不可避免的是，由于天气、意外情况的发生，使得列车的运行时间有所延误，不仅影响了旅客的行程安排，同时，不协调的列车调动，也为旅客的出行安全带来严重威胁。
但本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：
现有技术中存在无法对列车的实时运行状况进行智能调动，使得无法及时规避列车发生碰撞的风险，进而影响旅客的出行安全以及出行体验的技术问题。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本申请实施例的目的是，通过提供一种基于铁路通信的作业调动指导方法及系统，解决了现有技术中无法对列车的实时运行状况进行智能调动，使得无法及时规避列车发生碰撞的风险，进而影响旅客的出行安全以及出行体验的技术问题。达到了基于列车的实时运行位置信息和闭塞区间的分布信息，对列车的实时运行状况进行智能调动，有效规避了列车相撞的风险，确保了混合通行路段的列车通行秩序，实现列车的有序安全运行的技术效果。
一方面，本申请实施例提供一种基于铁路通信的作业调动指导方法，其中，所述方法应用于作业调动指导系统，且所述系统与轨道应答器、列车车载天线通信连接，所述方法包括：基于计算机算法，对列车运行图的列车运行线路网进行数据采集，获得第一混路通行线路；获得所述第一混路通行线路的历史通行列车运行信息集合；对所述历史通行列车运行信息集合进行无监督学习分类，生成第一等级运行信息集合、第二等级运行信息集合；将所述第一等级运行信息集合、所述第二等级运行信息集合输入混路闭塞区间评估模型进行训练，获得所述第一混路通行线路的闭塞区间分布信息；基于所述列车车载天线，对第一时间行驶在所述第一混路通行线路的第一普快列车的行驶信息进行采集，获得第一实时位置信息；基于所述轨道应答器，获得所述第一实时位置信息中各位置距离所述闭塞区间分布信息的第一实时距离信息；将所述第一实时距离信息上传至所述作业调动指导系统，对所述第一普快列车的行驶信息进行智能调动。
另一方面，本申请还提供了一种基于铁路通信的作业调动指导系统，其中，所述系统包括：第一采集单元：所述第一采集单元用于基于计算机算法，对列车运行图的列车运行线路网进行数据采集，获得第一混路通行线路；第一获得单元：所述第一获得单元用于获得所述第一混路通行线路的历史通行列车运行信息集合；第一分类单元：所述第一分类单元用于对所述历史通行列车运行信息集合进行无监督学习分类，生成第一等级运行信息集合、第二等级运行信息集合；第一输入单元：所述第一输入单元用于将所述第一等级运行信息集合、所述第二等级运行信息集合输入混路闭塞区间评估模型进行训练，获得所述第一混路通行线路的闭塞区间分布信息；第二采集单元：所述第二采集单元用于基于列车车载天线，对第一时间行驶在所述第一混路通行线路的第一普快列车的行驶信息进行采集，获得第一实时位置信息；第二获得单元：所述第二获得单元用于基于轨道应答器，获得所述第一实时位置信息中各位置距离所述闭塞区间分布信息的第一实时距离信息；第一上传单元：所述第一上传单元用于将所述第一实时距离信息上传至作业调动指导系统，对所述第一普快列车的行驶信息进行智能调动。
第三方面，本申请实施例提供了一种基于铁路通信的作业调动指导装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现第一方面任一项所述方法的步骤。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
通过对列车运行图的列车运行线路网进行数据采集，获得第一混路通行线路；获得历史通行列车运行信息集合；对其进行无监督学习分类，生成第一、第二等级运行信息集合；并输入混路闭塞区间评估模型进行训练，获得第一混路通行线路的闭塞区间分布信息；对第一时间行驶在第一混路通行线路的第一普快列车的行驶信息进行采集，获得第一实时位置信息；获得各位置距离闭塞区间分布信息的第一实时距离信息；并上传至所述作业调动指导系统，对第一普快列车的行驶信息进行智能调动。达到了基于列车的实时运行位置信息和闭塞区间的分布信息，对列车的实时运行状况进行智能调动，有效规避了列车相撞的风险，确保了混合通行路段的列车通行秩序，实现列车的有序安全运行的技术效果。
上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所做的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本申请实施例一种基于铁路通信的作业调动指导方法的流程示意图；
图2为本申请实施例一种基于铁路通信的作业调动指导方法的对所述第一普快列车，和/或，所述第二特快列车的运行信息进行智能调动的流程示意图；
图3为本申请实施例一种基于铁路通信的作业调动指导方法的调动所述第一普快列车停靠于所述紧急停靠站点进行停靠避让的流程示意图；
图4为本申请实施例一种基于铁路通信的作业调动指导方法的调动所述第一特快列车在所述预设安全距离内进行紧急制动避撞的流程示意图；
图5为本申请实施例一种基于铁路通信的作业调动指导系统的结构示意图；
图6为本申请实施例示例性电子设备的结构示意图。
具体实施方式
本申请实施例通过提供一种基于铁路通信的作业调动指导方法及系统，解决了现有技术中无法对列车的实时运行状况进行智能调动，使得无法及时规避列车发生碰撞的风险，进而影响旅客的出行安全以及出行体验的技术问题。达到了基于列车的实时运行位置信息和闭塞区间的分布信息，对列车的实时运行状况进行智能调动，有效规避了列车相撞的风险，确保了混合通行路段的列车通行秩序，实现列车的有序安全运行的技术效果。
下面，将参考附图详细的描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。
申请概述
经济的发展，人们的出行方式随之发生了很大的改变，交通工具的种类也变得多种多样，近些年高铁动车由于其费用低，速度较快，成为很多人出门旅游交通工具的首选。然而不可避免的是，由于天气、意外情况的发生，使得列车的运行时间有所延误，不仅影响了旅客的行程安排，同时，不协调的列车调动，也为旅客的出行安全带来严重威胁。现有技术中存在无法对列车的实时运行状况进行智能调动，使得无法及时规避列车发生碰撞的风险，进而影响旅客的出行安全以及出行体验的技术问题。
针对上述技术问题，本申请提供的技术方案总体思路如下：
本申请实施例提供一种基于铁路通信的作业调动指导方法，其中，所述方法应用于作业调动指导系统，且所述系统与轨道应答器、列车车载天线通信连接，所述方法包括：基于计算机算法，对列车运行图的列车运行线路网进行数据采集，获得第一混路通行线路；获得所述第一混路通行线路的历史通行列车运行信息集合；对所述历史通行列车运行信息集合进行无监督学习分类，生成第一等级运行信息集合、第二等级运行信息集合；将所述第一等级运行信息集合、所述第二等级运行信息集合输入混路闭塞区间评估模型进行训练，获得所述第一混路通行线路的闭塞区间分布信息；基于所述列车车载天线，对第一时间行驶在所述第一混路通行线路的第一普快列车的行驶信息进行采集，获得第一实时位置信息；基于所述轨道应答器，获得所述第一实时位置信息中各位置距离所述闭塞区间分布信息的第一实时距离信息；将所述第一实时距离信息上传至所述作业调动指导系统，对所述第一普快列车的行驶信息进行智能调动。
为了更好地理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
实施例一
如图1所示，本申请实施例提供了一种基于铁路通信的作业调动指导方法，其中，所述方法应用于作业调动指导系统，且所述系统与轨道应答器、列车车载天线通信连接，所述方法包括：
步骤S100：基于计算机算法，对列车运行图的列车运行线路网进行数据采集，获得第一混路通行线路；
步骤S200：获得所述第一混路通行线路的历史通行列车运行信息集合；
具体而言，经济的发展，人们的出行方式随之发生了很大的改变，交通工具的种类也变得多种多样，近些年高铁动车由于其费用低，速度较快，成为很多人出门旅游交通工具的首选。然而不可避免的是，由于天气、意外情况的发生，使得列车的运行时间有所延误，不仅影响了旅客的行程安排，同时，不协调的列车调动，也为旅客的出行安全带来严重威胁。为了有效避免此类问题的发生，在本身实施例中，提出了基于铁路通信的作业调动指导方法，即通过采用轨道应答器、列车车载天线通信等技术手段，对列车同行混合路段进行辅助调动指导。
进一步的，所述列车运行线路网，基于铁路列车运行图（以下简称列车运行图）实现，是用以表示列车在铁路区间运行及在车站到发或通过时刻的技术文件，是全路组织列车运行的基础。它规定各车次列车占用区间的程序，列车在每个车站的到达和出发（或通过）时刻，列车在区间的运行时间，列车在车站的停站时间以及机车交路、列车重量和长度等。是列车运行时刻表的图解，规定各次列车按一定的时刻在区间内运行及在车站到、发和通过；同时，所述第一混路通信线路可理解为最为繁忙的列车通信路段，即最多通过列车类别的混合路段；所述历史通行列车运行信息集合，即为所述第一混合通行线路上，总的通行的列车运行信息，包括列车类别（特快列车、普快列车等）、通行列车车次、通行时长、途经速度等信息
步骤S300：对所述历史通行列车运行信息集合进行无监督学习分类，生成第一等级运行信息集合、第二等级运行信息集合；
进一步的，步骤S300还包括：
步骤S310：将所述历史通行列车运行信息集合定义为N个样本点；
步骤S320：基于所述N个样本点，随机选取K个中心点；
步骤S330：对所述N个样本点与所述K个中心点进行距离计算，获得欧式距离数据集；
步骤S340：根据所述欧式距离数据集，获得历史通行列车运行分类数据集，所述历史通行列车运行分类数据集为所述欧式距离数据集中最短距离；
步骤S350：根据所述历史通行列车运行分类数据集，获得所述第一等级运行信息集合、所述第二等级运行信息集合。
具体而言，为了对所述历史通行列车运行信息集合进行无监督学习分类，进一步的，可对所述历史通行列车运行信息集合进行特征分类，将每个通行列车运行信息定义为样本点，共计N个样本点，样本点在地图上是零散分布的，在样本点中选取K个中心点，K小于或等于N，基于欧式距离，计算N个样本点与所述K个中心点的距离。所述欧氏距离是指两点之间的直线距离，即最短距离。将到第一个K中心点最短的距离保存在在栅格数据里，并将距离第一个K中心点最短距离的通行列车运行信息进行整理，形成第一特征数据集合，以此类推，计算每一个样本点到K中心点的距离，根据欧式距离数据集，将所有历史通行列车运行信息集合都进行分类，从而获得第二特征数据集合直至第M特征数据集合，实现了对历史通行列车运行信息集合的管理分类，使得将所述历史通行列车运行信息集合分类为所述第一等级运行信息集合、所述第二等级运行信息集合，其中，所述第一等级运行信息集合包括通行列车的时速较高、里程较长的运行信息集合，所述第二等级运行信息集合包括通行列车的时速较低、里程较短的运行信息集合，通过进一步的分类，可获得所述第一混路通行线路的有效鼻塞区间分布。
步骤S400：将所述第一等级运行信息集合、所述第二等级运行信息集合输入混路闭塞区间评估模型进行训练，获得所述第一混路通行线路的闭塞区间分布信息；
进一步的，步骤S400还包括：
步骤S410：基于所述第一等级运行信息集合和所述第二等级运行信息集合，获得所述第一混路通行线路中的单时段运行列车总量信息；
步骤S420：获得所述第一等级运行信息集合中的第一列车平均运行速度；
步骤S430：获得所述第二等级运行信息集合中的第二列车平均运行速度；
步骤S440：将所述单时段运行列车总量信息、所述第一列车平均运行速度以及所述第二列车平均运行速度输入所述混路闭塞区间评估模型进行训练，获得所述第一混路通行线路的闭塞区间分布信息。
具体而言，为了获得所述第一混路通行线路的闭塞区间分布信息，进一步的，可基于所述第一等级运行信息集合和所述第二等级运行信息集合，获得所述第一混路通行线路中的单时段运行列车总量信息，其中，所述单时段运行列车总量信息可理解为，在单时段中（在此以一个小时为例进行说明），所述第一混路通行线路通过的总运行列车数量，所述第一列车平均运行速度即为通过的时速较高、里程较长的特快列车的平均通行速度，一般为180Km/h，所述第二列车平均运行速度即为时速较低、里程较短的普快列车的平均通行速度，一般为140Km/h，因列车的通行时速不同、里程不同、总量不同，使得铁路通行路段的闭塞区间分布存在差异，所谓闭塞，就是保证区间或闭塞分区在同一时间内只能运行一个列车，而保证一个区间或闭塞分区在同一时间内只能运行一个列车的设备称为闭塞设备。闭塞是铁路上防止列车对撞或追撞（追尾）的方式，是铁路上保障安全的一个较主要的方法。因此，可将所述单时段运行列车总量信息、所述第一列车平均运行速度以及所述第二列车平均运行速度输入所述混路闭塞区间评估模型进行训练，进而训练出与所述第一混路通行线路相匹配的闭塞区间分布信息，即所述第一混路通行线路的闭塞区间分布信息。举例而言，若所述第一混路通行线路上，途经特快列车较多、时速较高，因此可适当缩短单一闭塞区间的设置长度，使得特快列车快速通过，为后续的普快列车的通行节省时间。
步骤S500：基于所述列车车载天线，对第一时间行驶在所述第一混路通行线路的第一普快列车的行驶信息进行采集，获得第一实时位置信息；
步骤S600：基于所述轨道应答器，获得所述第一实时位置信息中各位置距离所述闭塞区间分布信息的第一实时距离信息；
步骤S700：将所述第一实时距离信息上传至所述作业调动指导系统，对所述第一普快列车的行驶信息进行智能调动。
具体而言，为了实时监测运行列车距离所述闭塞区间分布信息的距离，进一步的，可基于所述列车车载天线，对第一时间行驶在所述第一混路通行线路的第一普快列车的行驶信息进行采集，通过监控列车车轴的转速，对其进行速度积分，配合车载的地面数据，即列车车载天线采集列车的实时位置，得到所述第一实时位置信息；同时，还可基于所述轨道应答器，来确定列车的运行位置，进而结合所述闭塞区间分布信息，来确定所述第一实时位置信息中各位置距离所述闭塞区间分布信息的第一实时距离信息，通过采集计算得到所述第一实时距离信息，可对即将进入闭塞区间的列车进行适时调度，避免单一闭塞区间内通行两辆甚至多辆列车，造成特快列车对普快列车的追尾甚至碰撞。
进一步的，将监测到的所述第一实时距离信息上传至所述作业调动指导系统进行实时评估，对所述第一普快列车的行驶信息进行智能调动，举例而言，当所述第一混路通行线路上同时运行有特快列车和普快列车，且两辆列车同向行驶，普快列车行驶于特快列车之前，在普快列车已经进入闭塞区间时，为了避免后面的特快列车对前面的普快列车追尾，可智能调动前面的普快列车进行停站避撞，或后面的特快列车进行紧急制动避障等。达到了基于列车的实时运行位置信息和闭塞区间的分布信息，对列车的实时运行状况进行智能调动，有效规避了列车相撞的风险，确保了混合通行路段的列车通行秩序，实现列车的有序安全运行的技术效果。
进一步的，如图2所示，本申请实施例还包括：
步骤S710：根据所述作业调动指导系统，获得所述第一时间的第二特快列车在所述第一混路通行线路的第二实时位置信息，其中，所述第一普快列车与所述第二特快列车同向行驶，且所述第一普快列车在所述第二特快列车前方行驶；
步骤S720：获得所述第二实时位置信息中各位置距离所述闭塞区间分布信息的第二实时距离信息；
步骤S730：根据所述第一实时位置信息，获得所述第一普快列车在第二时间时，行驶于第一闭塞区间的第一运行信息；
步骤S740：根据所述第二实时位置信息，获得所述第二特快列车在所述第二时间时，行驶于第二闭塞区间的第二运行信息；
步骤S750：根据所述第一运行信息和所述第二运行信息，对所述第一普快列车，和/或，所述第二特快列车的运行信息进行智能调动。
具体而言，在对所述第一普快列车的行驶信息进行智能调动时，进一步的，可根据所述作业调动指导系统，获得所述第一时间的第二特快列车在所述第一混路通行线路的第二实时位置信息，其中，所示第一时间为第一普快列车行驶在所述闭塞区间分布信息的第一分区间的时间，具体的，存在所述第一普快列车与所述第二特快列车同向行驶，且所述第一普快列车在所述第二特快列车前方行驶，所述第二实时位置信息为所述第一特快列车的实时运行位置，进而所述第二实时距离信息为所述第一特快列车距离所述闭塞区间分布信息的各分区间的实时距离信息，当两列车行驶一段时间之后，可分别获得第二时间的普快列车和特快列车的运行信息，其中，所述第一运行信息可理解为所述第一普快列车运行至所述闭塞区间分布信息的第二分区间，所述第二运行信息可理解为所述第一特快列车运行至所述第一分区间，因特快列车的运行速度高于普快列车的运行速度，因此，为了避免高速运行的特快列车行驶进入所述第二分区间，与普快列车一同在所述第二分区间行驶，可对所述第一普快列车，和/或，所述第二特快列车的运行信息进行智能调动，使得有效规避在所述第二分区间发生列车追尾相撞的风险。
进一步的，如图3所示，本申请实施例还包括：
步骤S751：根据所述第一运行信息，获得所述第一普快列车的第一运行速度；
步骤S752：根据所述第二运行信息，获得所述第一特快列车的第二运行速度；
步骤S753：将所述第一运行速度、所述第二运行速度以及所述闭塞区间分布信息输入列车防撞模拟评估模型进行训练，获得第一模拟评估结果；
步骤S754：若所述第一模拟评估结果为，所述第一特快列车后撞所述第一普快列车，获得第一紧急调动指令；
步骤S755：根据所述第一紧急调动指令，判断所述第一普快列车在预设安全距离内是否有紧急停靠站点；
步骤S756：若所述第一普快列车在预设安全距离内有所述紧急停靠站点，根据所述第一紧急调动指令，调动所述第一普快列车停靠于所述紧急停靠站点进行停靠避让。
具体而言，在对所述第一普快列车，和/或，所述第二特快列车的运行信息进行智能调动时，进一步的，可分别获得所述第一普快列车运行至所述闭塞区间分布信息的第二分区间时的运行速度，即所述第一运行速度，以及所述第一特快列车运行至所述第一分区间时的运行速度，即所述第二运行速度，进而将所述第一运行速度、所述第二运行速度以及所述闭塞区间分布信息输入列车防撞模拟评估模型进行训练，可进一步通过模拟两车的运行速度以及闭塞区间分布，来评估是否存在追尾碰撞的风险，如果所述第一特快列车后撞所述第一普快列车，获得第一紧急调动指令，即对特快列车或普快列车进行紧急调动，进一步的，可判断所述第一普快列车在预设安全距离内是否有紧急停靠站点，其中，所述预设安全距离为预设的特快列车和普快列车保持安全的距离，所述紧急停靠站点即为所述普快列车的列车运行时刻经停站点，如果所述第一普快列车在预设安全距离内有所述紧急停靠站点，可根据所述第一紧急调动指令，调动所述第一普快列车停靠于所述紧急停靠站点进行停靠避让，实现了进一步对所述第一普快列车进行紧急调动，以避免发生碰撞。
进一步的，如图4所示，判断所述第一普快列车在预设安全距离内是否有紧急停靠站点，步骤S755还包括：
步骤S7551：若所述第一普快列车在预设安全距离内没有所述紧急停靠站点，获得第二紧急调动指令；
步骤S7552：根据所述第二紧急调动指令，基于所述计算机算法，计算所述预设安全距离内，所述第一特快列车的紧急制动速度；
步骤S7553：判断所述紧急制动速度是否不大于所述第一运行速度；
步骤S7554：若所述紧急制动速度不大于所述第一运行速度，根据所述第二紧急调动指令，调动所述第一特快列车在所述预设安全距离内进行紧急制动避撞。
具体而言，在判断所述第一普快列车在预设安全距离内是否有紧急停靠站点时，如果所述第一普快列车在预设安全距离内没有所述紧急停靠站点，可获得第二紧急调动指令，即基于所述计算机算法，计算所述预设安全距离内，所述第一特快列车的紧急制动速度，其中，所述紧急制动速度即为当特快列车进行紧急制动时，其制动速度最大程度可降为多少，可通过计算机算法实现，进而判断所述紧急制动速度是否不大于所述第一运行速度，即在所述预设安全距离内，特快列车紧急制动下来的速度是否不大于，即小于等于普快列车的运行速度，如果在所述预设安全距离内，特快列车可以紧急制动，且紧急制动后的速度小于等于普快列车的运行速度，可根据所述第二紧急调动指令，调动所述第一特快列车在所述预设安全距离内进行紧急制动避撞，实现了进一步对所述第一特快列车进行紧急调动，以避免发生碰撞。
进一步的，本申请实施例还包括：
步骤S441：将所述单时段运行列车总量信息、所述第一列车平均运行速度以及所述第二列车平均运行速度作为输入信息输入所述混路闭塞区间评估模型；
步骤S442：所述混路闭塞区间评估模型通过多组训练数据训练至收敛获得，其中，所述多组训练数据中的每组数据中均包括所述单时段运行列车总量信息、所述第一列车平均运行速度、所述第二列车平均运行速度以及用于标识闭塞区间分布信息的标识信息；
步骤S443：获得所述混路闭塞区间评估模型的输出信息，所述输出信息包括所述第一混路通行线路的闭塞区间分布信息。
具体而言，为了生成所述第一混路通行线路的闭塞区间分布信息，更具体的，可将所述单时段运行列车总量信息、所述第一列车平均运行速度以及所述第二列车平均运行速度作为输入信息输入所述混路闭塞区间评估模型，所述混路闭塞区间评估模型即机器学习中的神经网络模型，神经网络(Neural Networks，NN)是由大量的、简单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形成的复杂神经网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学习系统。神经网络模型是以神经元的数学模型为基础来描述的。人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN），是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述。简单地讲，它是一个数学模型。通过大量训练数据的训练，将所述单时段运行列车总量信息、所述第一列车平均运行速度以及所述第二列车平均运行速度作为输入信息输入所述混路闭塞区间评估模型，则输出所述第一混路通行线路的闭塞区间分布信息。 更进一步而言，所述训练的过程实质为监督学习的过程，每一组监督数据均包括所述单时段运行列车总量信息、所述第一列车平均运行速度、所述第二列车平均运行速度以及用于标识闭塞区间分布信息的标识信息，将所述单时段运行列车总量信息、所述第一列车平均运行速度以及所述第二列车平均运行速度作为输入信息输入所述混路闭塞区间评估模型，根据用来标识闭塞区间分布信息的标识信息，所述神经网络模型进行不断的自我修正、调整，直至获得的所述输出信息与所述标识信息一致，则结束本组数据监督学习，进行下一组数据监督学习；当所述神经网络模型的输出信息达到预定的准确率/达到收敛状态时，则监督学习过程结束。通过对所述神经网络模型的监督学习，进而使得所述神经网络模型处理所述输入信息更加准确，进而使得输出的所述第一混路通行线路的闭塞区间分布信息更加合理、准确，进而对运行列车进行智能调动。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
1、对列车运行图的列车运行线路网进行数据采集，获得第一混路通行线路；获得历史通行列车运行信息集合；对其进行无监督学习分类，生成第一、第二等级运行信息集合；并输入混路闭塞区间评估模型进行训练，获得第一混路通行线路的闭塞区间分布信息；对第一时间行驶在第一混路通行线路的第一普快列车的行驶信息进行采集，获得第一实时位置信息；获得各位置距离闭塞区间分布信息的第一实时距离信息；并上传至所述作业调动指导系统，对第一普快列车的行驶信息进行智能调动。达到了基于列车的实时运行位置信息和闭塞区间的分布信息，对列车的实时运行状况进行智能调动，有效规避了列车相撞的风险，确保了混合通行路段的列车通行秩序，实现列车的有序安全运行的技术效果。
实施例二
基于与前述实施例中一种基于铁路通信的作业调动指导方法同样发明构思，本发明还提供了一种基于铁路通信的作业调动指导系统，如图5所示，所述系统包括：
第一采集单元11：所述第一采集单元11用于基于计算机算法，对列车运行图的列车运行线路网进行数据采集，获得第一混路通行线路；
第一获得单元12：所述第一获得单元12用于获得所述第一混路通行线路的历史通行列车运行信息集合；
第一分类单元13：所述第一分类单元13用于对所述历史通行列车运行信息集合进行无监督学习分类，生成第一等级运行信息集合、第二等级运行信息集合；
第一输入单元14：所述第一输入单元14用于将所述第一等级运行信息集合、所述第二等级运行信息集合输入混路闭塞区间评估模型进行训练，获得所述第一混路通行线路的闭塞区间分布信息；
第二采集单元15：所述第二采集单元15用于基于列车车载天线，对第一时间行驶在所述第一混路通行线路的第一普快列车的行驶信息进行采集，获得第一实时位置信息；
第二获得单元16：所述第二获得单元16用于基于轨道应答器，获得所述第一实时位置信息中各位置距离所述闭塞区间分布信息的第一实时距离信息；
第一上传单元17：所述第一上传单元17用于将所述第一实时距离信息上传至作业调动指导系统，对所述第一普快列车的行驶信息进行智能调动。
进一步的，所述系统还包括：
第三获得单元：所述第三获得单元用于根据所述作业调动指导系统，获得所述第一时间的第二特快列车在所述第一混路通行线路的第二实时位置信息，其中，所述第一普快列车与所述第二特快列车同向行驶，且所述第一普快列车在所述第二特快列车前方行驶；
第四获得单元：所述第四获得单元用于获得所述第二实时位置信息中各位置距离所述闭塞区间分布信息的第二实时距离信息；
第五获得单元：所述第五获得单元用于根据所述第一实时位置信息，获得所述第一普快列车在第二时间时，行驶于第一闭塞区间的第一运行信息；
第六获得单元：所述第六获得单元用于根据所述第二实时位置信息，获得所述第二特快列车在所述第二时间时，行驶于第二闭塞区间的第二运行信息；
第一调动单元：所述第一调动单元用于根据所述第一运行信息和所述第二运行信息，对所述第一普快列车，和/或，所述第二特快列车的运行信息进行智能调动。
进一步的，所述系统还包括：
第七获得单元：所述第七获得单元用于根据所述第一运行信息，获得所述第一普快列车的第一运行速度；
第八获得单元：所述第八获得单元用于根据所述第二运行信息，获得所述第一特快列车的第二运行速度；
第二输入单元：所述第二输入单元用于将所述第一运行速度、所述第二运行速度以及所述闭塞区间分布信息输入列车防撞模拟评估模型进行训练，获得第一模拟评估结果；
第九获得单元：所述第九获得单元用于若所述第一模拟评估结果为，所述第一特快列车后撞所述第一普快列车，获得第一紧急调动指令；
第一判断单元：所述第一判断单元用于根据所述第一紧急调动指令，判断所述第一普快列车在预设安全距离内是否有紧急停靠站点；
第二调动单元：所述第二调动单元用于若所述第一普快列车在预设安全距离内有所述紧急停靠站点，根据所述第一紧急调动指令，调动所述第一普快列车停靠于所述紧急停靠站点进行停靠避让。
进一步的，所述系统还包括：
第十获得单元：所述第十获得单元用于若所述第一普快列车在预设安全距离内没有所述紧急停靠站点，获得第二紧急调动指令；
第一计算单元：所述第一计算单元用于根据所述第二紧急调动指令，基于所述计算机算法，计算所述预设安全距离内，所述第一特快列车的紧急制动速度；
第二判断单元：所述第二判断单元用于判断所述紧急制动速度是否不大于所述第一运行速度；
第三调动单元：所述第三调动单元用于若所述紧急制动速度不大于所述第一运行速度，根据所述第二紧急调动指令，调动所述第一特快列车在所述预设安全距离内进行紧急制动避撞。
进一步的，所述系统还包括：
第十一获得单元：所述第十一获得单元用于基于所述第一等级运行信息集合和所述第二等级运行信息集合，获得所述第一混路通行线路中的单时段运行列车总量信息；
第十二获得单元：所述第十二获得单元用于获得所述第一等级运行信息集合中的第一列车平均运行速度；
第十三获得单元：所述第十三获得单元用于获得所述第二等级运行信息集合中的第二列车平均运行速度；
第三输入单元：所述第三输入单元用于将所述单时段运行列车总量信息、所述第一列车平均运行速度以及所述第二列车平均运行速度输入所述混路闭塞区间评估模型进行训练，获得所述第一混路通行线路的闭塞区间分布信息。
进一步的，所述系统还包括：
第四输入单元：所述第四输入单元用于将所述单时段运行列车总量信息、所述第一列车平均运行速度以及所述第二列车平均运行速度作为输入信息输入所述混路闭塞区间评估模型；
第一训练单元：所述第一训练单元用于所述混路闭塞区间评估模型通过多组训练数据训练至收敛获得，其中，所述多组训练数据中的每组数据中均包括所述单时段运行列车总量信息、所述第一列车平均运行速度、所述第二列车平均运行速度以及用于标识闭塞区间分布信息的标识信息；
第十四获得单元：所述第十四获得单元用于获得所述混路闭塞区间评估模型的输出信息，所述输出信息包括所述第一混路通行线路的闭塞区间分布信息。
进一步的，所述系统还包括：
第一定义单元：所述第一定义单元用于将所述历史通行列车运行信息集合定义为N个样本点；
第一选取单元：所述第一选取单元用于基于所述N个样本点，随机选取K个中心点；
第二计算单元：所述第二计算单元用于对所述N个样本点与所述K个中心点进行距离计算，获得欧式距离数据集；
第十五获得单元：所述第十五获得单元用于根据所述欧式距离数据集，获得历史通行列车运行分类数据集，所述历史通行列车运行分类数据集为所述欧式距离数据集中最短距离；
第十六获得单元：所述第十六获得单元用于根据所述历史通行列车运行分类数据集，获得所述第一等级运行信息集合、所述第二等级运行信息集合。
前述图1实施例一中的一种基于铁路通信的作业调动指导方法的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的一种基于铁路通信的作业调动指导系统，通过前述对一种基于铁路通信的作业调动指导方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种基于铁路通信的作业调动指导系统的实施方法，所以为了说明书的简洁，再次不再详述。
实施例三
下面参考图6来描述本申请实施例的电子设备。
图6图示了根据本申请实施例的电子设备的结构示意图。
基于与前述实例施中一种基于铁路通信的作业调动指导方法的发明构思，本发明还提供一种基于铁路通信的作业调动指导系统，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文所述一种基于铁路通信的作业调动指导系统的任一方法的步骤。
其中，在图6中，总线架构（用总线300来代表），总线300可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器304代表的存储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口305在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器303可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他系统通信的单元。处理器302负责管理总线300和通常的处理，而存储器304可以被用于存储处理器302在执行操作时所使用的数据。
本申请实施例提供一种基于铁路通信的作业调动指导方法，其中，所述方法应用于作业调动指导系统，且所述系统与轨道应答器、列车车载天线通信连接，所述方法包括：基于计算机算法，对列车运行图的列车运行线路网进行数据采集，获得第一混路通行线路；获得所述第一混路通行线路的历史通行列车运行信息集合；对所述历史通行列车运行信息集合进行无监督学习分类，生成第一等级运行信息集合、第二等级运行信息集合；将所述第一等级运行信息集合、所述第二等级运行信息集合输入混路闭塞区间评估模型进行训练，获得所述第一混路通行线路的闭塞区间分布信息；基于所述列车车载天线，对第一时间行驶在所述第一混路通行线路的第一普快列车的行驶信息进行采集，获得第一实时位置信息；基于所述轨道应答器，获得所述第一实时位置信息中各位置距离所述闭塞区间分布信息的第一实时距离信息；将所述第一实时距离信息上传至所述作业调动指导系统，对所述第一普快列车的行驶信息进行智能调动。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的系统。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令系统的制造品，该指令系统实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (7)
1.一种基于铁路通信的作业调动指导方法，其中，所述方法应用于作业调动指导系统，且所述系统与轨道应答器、列车车载天线通信连接，所述方法包括：
基于计算机算法，对列车运行图的列车运行线路网进行数据采集，获得第一混路通行线路；
获得所述第一混路通行线路的历史通行列车运行信息集合；
对所述历史通行列车运行信息集合进行无监督学习分类，生成第一等级运行信息集合、第二等级运行信息集合，其中包括：将所述历史通行列车运行信息集合定义为N个样本点；基于所述N个样本点，随机选取K个中心点；对所述N个样本点与所述K个中心点进行距离计算，获得欧式距离数据集；根据所述欧式距离数据集，获得历史通行列车运行分类数据集，所述历史通行列车运行分类数据集为所述欧式距离数据集中最短距离；根据所述历史通行列车运行分类数据集，获得所述第一等级运行信息集合、所述第二等级运行信息集合；
将所述第一等级运行信息集合、所述第二等级运行信息集合输入混路闭塞区间评估模型进行训练，获得所述第一混路通行线路的闭塞区间分布信息，其中包括：基于所述第一等级运行信息集合和所述第二等级运行信息集合，获得所述第一混路通行线路中的单时段运行列车总量信息；获得所述第一等级运行信息集合中的第一列车平均运行速度；获得所述第二等级运行信息集合中的第二列车平均运行速度；将所述单时段运行列车总量信息、所述第一列车平均运行速度以及所述第二列车平均运行速度输入所述混路闭塞区间评估模型进行训练，获得所述第一混路通行线路的闭塞区间分布信息；
基于所述列车车载天线，对第一时间行驶在所述第一混路通行线路的第一普快列车的行驶信息进行采集，获得第一实时位置信息；
基于所述轨道应答器，获得所述第一实时位置信息中各位置距离所述闭塞区间分布信息的第一实时距离信息；
将所述第一实时距离信息上传至所述作业调动指导系统，对所述第一普快列车的行驶信息进行智能调动。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
根据所述作业调动指导系统，获得所述第一时间的第二特快列车在所述第一混路通行线路的第二实时位置信息，其中，所述第一普快列车与所述第二特快列车同向行驶，且所述第一普快列车在所述第二特快列车前方行驶；
获得所述第二实时位置信息中各位置距离所述闭塞区间分布信息的第二实时距离信息；
根据所述第一实时位置信息，获得所述第一普快列车在第二时间时，行驶于第一闭塞区间的第一运行信息；
根据所述第二实时位置信息，获得所述第二特快列车在所述第二时间时，行驶于第二闭塞区间的第二运行信息；
根据所述第一运行信息和所述第二运行信息，对所述第一普快列车，和/或，所述第二特快列车的运行信息进行智能调动。
3.如权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：
根据所述第一运行信息，获得所述第一普快列车的第一运行速度；
根据所述第二运行信息，获得所述第二特快列车的第二运行速度；
将所述第一运行速度、所述第二运行速度以及所述闭塞区间分布信息输入列车防撞模拟评估模型进行训练，获得第一模拟评估结果；
若所述第一模拟评估结果为，所述第二特快列车后撞所述第一普快列车，获得第一紧急调动指令；
根据所述第一紧急调动指令，判断所述第一普快列车在预设安全距离内是否有紧急停靠站点；
若所述第一普快列车在预设安全距离内有所述紧急停靠站点，根据所述第一紧急调动指令，调动所述第一普快列车停靠于所述紧急停靠站点进行停靠避让。
4.如权利要求3所述的方法，其中，所述，判断所述第一普快列车在预设安全距离内是否有紧急停靠站点，还包括：
若所述第一普快列车在预设安全距离内没有所述紧急停靠站点，获得第二紧急调动指令；
根据所述第二紧急调动指令，基于所述计算机算法，计算所述预设安全距离内，所述第二特快列车的紧急制动速度；
判断所述紧急制动速度是否不大于所述第一运行速度；
若所述紧急制动速度不大于所述第一运行速度，根据所述第二紧急调动指令，调动所述第二特快列车在所述预设安全距离内进行紧急制动避撞。
5.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
将所述单时段运行列车总量信息、所述第一列车平均运行速度以及所述第二列车平均运行速度作为输入信息输入所述混路闭塞区间评估模型；
所述混路闭塞区间评估模型通过多组训练数据训练至收敛获得，其中，所述多组训练数据中的每组数据中均包括所述单时段运行列车总量信息、所述第一列车平均运行速度、所述第二列车平均运行速度以及用于标识闭塞区间分布信息的标识信息；
获得所述混路闭塞区间评估模型的输出信息，所述输出信息包括所述第一混路通行线路的闭塞区间分布信息。
6.一种基于铁路通信的作业调动指导系统，其中，所述系统包括：
第一采集单元：所述第一采集单元用于基于计算机算法，对列车运行图的列车运行线路网进行数据采集，获得第一混路通行线路；
第一获得单元：所述第一获得单元用于获得所述第一混路通行线路的历史通行列车运行信息集合；
第一分类单元：所述第一分类单元用于对所述历史通行列车运行信息集合进行无监督学习分类，生成第一等级运行信息集合、第二等级运行信息集合；
第一定义单元：所述第一定义单元用于将所述历史通行列车运行信息集合定义为N个样本点；
第一选取单元：所述第一选取单元用于基于所述N个样本点，随机选取K个中心点；
第二计算单元：所述第二计算单元用于对所述N个样本点与所述K个中心点进行距离计算，获得欧式距离数据集；
第十五获得单元：所述第十五获得单元用于根据所述欧式距离数据集，获得历史通行列车运行分类数据集，所述历史通行列车运行分类数据集为所述欧式距离数据集中最短距离；
第十六获得单元：所述第十六获得单元用于根据所述历史通行列车运行分类数据集，获得所述第一等级运行信息集合、所述第二等级运行信息集合；
第一输入单元：所述第一输入单元用于将所述第一等级运行信息集合、所述第二等级运行信息集合输入混路闭塞区间评估模型进行训练，获得所述第一混路通行线路的闭塞区间分布信息；
第十一获得单元：所述第十一获得单元用于基于所述第一等级运行信息集合和所述第二等级运行信息集合，获得所述第一混路通行线路中的单时段运行列车总量信息；
第十二获得单元：所述第十二获得单元用于获得所述第一等级运行信息集合中的第一列车平均运行速度；
第十三获得单元：所述第十三获得单元用于获得所述第二等级运行信息集合中的第二列车平均运行速度；
第三输入单元：所述第三输入单元用于将所述单时段运行列车总量信息、所述第一列车平均运行速度以及所述第二列车平均运行速度输入所述混路闭塞区间评估模型进行训练，获得所述第一混路通行线路的闭塞区间分布信息；
第二采集单元：所述第二采集单元用于基于列车车载天线，对第一时间行驶在所述第一混路通行线路的第一普快列车的行驶信息进行采集，获得第一实时位置信息；
第二获得单元：所述第二获得单元用于基于轨道应答器，获得所述第一实时位置信息中各位置距离所述闭塞区间分布信息的第一实时距离信息；
第一上传单元：所述第一上传单元用于将所述第一实时距离信息上传至作业调动指导系统，对所述第一普快列车的行驶信息进行智能调动。
7.一种基于铁路通信的作业调动指导系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-5任一项所述方法的步骤。
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