CN114638556B - 一种基于加权秩和比算法的接触网质量评价方法 - Google Patents

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    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Abstract

本发明公开了一种基于加权秩和比算法的接触网质量评价方法，基于接触网质量评价各项指标，构建接触网综合加权秩和比计算模型，并计算得到接触网质量综合加权秩和比的值，其中所述综合加权秩和比计算模型为接触网质量评价各项指标的加权秩和比之和；通过概率单位算法，计算所述接触网质量综合加权秩和比的值特定向下累计频率，从而得到概率单位值；根据所述概率单位值和接触网综合加权秩和比，构建所述概率单位值与所述接触网综合加权秩和比之间的数值回归模型，用于实现每个锚段或区站的接触网质量进行分档处理，使得对锚段或区站接触网质量描述更加有层级、更明晰。

Description

一种基于加权秩和比算法的接触网质量评价方法
技术领域
本发明涉及多维数据分析的技术领域，具体涉及一种基于加权秩和比算法的接触网质量评价方法。
背景技术
现有对轨道交通接触网运行质量的描述和评价方法主要是在原始的缺陷记录数据和接触网几何检测参数（例如接触线高度，拉出值，一跨内接触线高差等）的基础上，计算接触网运行质量指数（CQI）和接触网动态性能指数（CDI），并通过层次分析法（AnalyticHierarchy Process，AHP）构建对各区站或者锚段的接触网质量的层次结构模型。但是，层次分析法存在如下缺陷：
1.在层次分析法执行过程中，会求取判断矩阵的特征值和特征向量.在二阶、三阶的时候，比较容易处理，但随着指标的增加，阶数也随之增加，在计算上也变得越来越困难，计算资源消耗也变大；
2.同时，由于一般情况下业务专家对层次分析法的两两比较是用1至9来说明其相对重要性，如果有越来越多的指标，专家对每两个指标之间的重要程度的判断可能就出现判断混乱了，甚至会对层次单排序和总排序的一致性产生影响，使一致性检验不能通过。不能通过，就需要调整。在指标数量较多的时候，调整过程对于专家也较为困难。
发明内容
为了克服上述现有技术中存在的缺陷，本发明的目的是提供一种基于加权秩和比算法的接触网质量评价方法，综合了缺陷数量，连续无故障运行时间，运行质量指数（CQI）和接触网动态性能指数（CDI），并结合改进的加权秩和比分析法，回归模型，实现对各锚段或者区站的接触网质量综合评价和比较。
本发明的技术方案如下：
一种基于加权秩和比算法的接触网质量评价方法，包括以下步骤：
S1、基于接触网质量评价各项指标，构建接触网质量综合加权秩和比计算模型，并计算得到接触网质量综合加权秩和比的值，其中所述接触网质量综合加权秩和比计算模型由接触网质量评价各项指标的加权秩和比之和构成；
S2、通过概率单位算法，计算所述接触网质量综合加权秩和比的值特定向下累计频率，从而得到概率单位值；
S3、根据所述概率单位值和接触网质量综合加权秩和比，构建所述概率单位值与所述接触网质量综合加权秩和比之间的数值回归模型，用于实现每个锚段或区站的接触网质量进行分档处理。
进一步地，计算所述接触网质量评价各项指标的加权秩和比，包括：
S11、构建接触网质量评价各项指标的非整数秩计算模型；
S12、分别获取接触网质量评价各项指标的最大值、最小值，根据所述非整数秩计算模型，计算得到接触网质量评价各项指标对应的秩；
S13、分别结合确定的接触网质量评价各项指标权重，计算得到接触网质量评价各项指标对应的加权秩和比，并选出接触网质量评价各项指标对应的加权秩和比的最大值、最小值。
进一步地，所述接触网质量评价各项指标包括：接触网各类设备缺陷数量指标、接触网相关指数指标和连续无故障运行时间指标。
其中，所述接触网各类设备缺陷数量指标至少包括：支柱和基础、支持装置、接触悬挂、附加悬挂、单项设备、其他设备6类设备缺陷数量中的任意两类设备缺陷数量；将对应的最大值、最小值分别记作
Figure 811840DEST_PATH_IMAGE001
、
Figure 994560DEST_PATH_IMAGE002
、
Figure 56188DEST_PATH_IMAGE003
、
Figure 248135DEST_PATH_IMAGE004
、
Figure 593666DEST_PATH_IMAGE005
、
Figure 232107DEST_PATH_IMAGE006
；
所述接触网相关指数指标包括：接触网运行质量指数和接触网动态性能指数；将对应的最大值、最小值分别记作
Figure 295878DEST_PATH_IMAGE007
、
Figure 25937DEST_PATH_IMAGE008
。
进一步地，确定接触网质量评价各项指标之间的权重，包括：
基于接触网各类设备的缺陷统计数据，确定接触网各类设备缺陷数量对应的评价权重，将对应的评价权重分别记作
Figure 976706DEST_PATH_IMAGE009
；
基于接触网运行质量指数和接触网动态性能指数，确定接触网运行质量指数和动态性能指数对应的评价权重，将对应的评价权重记作
Figure 501228DEST_PATH_IMAGE010
。
进一步地，构建接触网质量评价各项指标的非整数秩计算模型，包括：
设接触网所在线路有K个锚段或区站，第i个锚段或区站的支柱和基础的缺陷数量为
Figure 786716DEST_PATH_IMAGE011
，缺陷数量的最大值、最小值分别记作
Figure 54887DEST_PATH_IMAGE012
，对应的秩为
Figure 125742DEST_PATH_IMAGE013
，得到的该锚段或区站的支柱和基础的非整数秩计算模型为：
Figure 617903DEST_PATH_IMAGE014
；
其他各类设备缺陷数量的非整数秩计算模型，以此类推；
结合各类设备缺陷数量对应的权重，当采用接触网6类设备缺陷数量时，计算得到该锚段或区站的接触网各类设备缺陷数量指标的加权秩和比为：
Figure 141419DEST_PATH_IMAGE015
，
其中，支持装置的缺陷数量对应秩为
Figure 947701DEST_PATH_IMAGE016
，接触悬挂的缺陷数量对应秩为
Figure 122331DEST_PATH_IMAGE017
，附加悬挂的缺陷数量对应秩为
Figure 988656DEST_PATH_IMAGE018
，单项设备的缺陷数量对应秩为
Figure 996538DEST_PATH_IMAGE019
，其他设备的缺陷数量对应秩为
Figure 606511DEST_PATH_IMAGE020
；
以此类推，计算得到该锚段或区站的接触网相关指标的加权秩和比为：
Figure 635647DEST_PATH_IMAGE021
，
其中，接触网运行质量指数对应秩为
Figure 938453DEST_PATH_IMAGE022
，接触网动态性能指数对应秩为
Figure 170982DEST_PATH_IMAGE023
。
进一步地，在计算所述接触网质量评价各项指标的加权秩和比之后，还包括：
S14、对所述接触网质量评价各项指标对应的加权秩和比，进行标准化处理，从而重新计算得到接触网质量评价各项指标之间的权重；
S15、根据所述接触网质量评价各项指标的加权秩和比和各项指标之间的权重，构建接触网综合加权秩和比计算模型。
进一步地，重新计算得到接触网质量评价各项指标之间的权重，具体包括：
S141、分别获取第i个锚段或区站的所述接触网各类设备缺陷数量、接触网相关指数的加权秩和比的最大值、最小值，以及连续无故障运行时间的最大值、最小值，进行标准化处理；
S142、利用熵值法分别计算对应该锚段或区站的接触网质量评价各项指标之间的样本权重；
S143、确定熵值法的熵值、参数及差异系数，从而重新计算得到接触网质量评价各项指标之间的权重，分别记作为
Figure 850225DEST_PATH_IMAGE024
，
Figure 733867DEST_PATH_IMAGE025
，
Figure 207574DEST_PATH_IMAGE026
。
进一步地，基于重新计算得到的接触网质量评价各项指标之间的权重，计算接触网质量综合加权秩和比的值，具体包括：
根据获取的所述接触网各类设备缺陷数量、接触网相关指数的加权秩和比的最大值、最小值，以及连续无故障运行时间的最大值、最小值，利用非整数秩计算模型，分别计算得到该锚段或区站的接触网质量评价各项指标对应的秩，分别为
Figure 927399DEST_PATH_IMAGE027
，
Figure 879175DEST_PATH_IMAGE028
，
Figure 148482DEST_PATH_IMAGE029
；
结合所述重新计算得到接触网质量评价各项指标之间的权重，构建得到的接触网综合加权秩和比计算模型为
Figure 543823DEST_PATH_IMAGE030
；
从而计算得到该锚段或区站的接触网质量综合加权秩和比的值。
进一步地，通过概率单位算法，计算所述接触网质量综合加权秩和比的值特定向下累计频率，从而得到概率单位值。
进一步地，所述概率单位算法，具体方法为：
(1) 构建接触网质量综合加权秩和比WR的频数分布表,列出各WR值的频数f,计算各组累计频数
Figure 212DEST_PATH_IMAGE031
；
(2)确定每个WR值的秩次范围R及平均秩次
Figure 755678DEST_PATH_IMAGE032
；
(3)计算向下累计频率
Figure 348334DEST_PATH_IMAGE033
，其中n为不同WR值的个数；
(4)将百分率P换算为概率单位值Y，转化方法可以查询《百分率与机率值换算表》，也可以用如下公式进行计算；
Figure 929224DEST_PATH_IMAGE034
，
其中
Figure 872909DEST_PATH_IMAGE035
为标准正态分布概率累积函数的反函数，累积频率等于100时，按照
Figure 432066DEST_PATH_IMAGE036
作为校正值。
进一步地，根据所述概率单位值和所述接触网综合加权秩和比的值，构建所述概率单位值与所述接触网综合加权秩和比之间的数值回归模型，用于实现每个锚段或区站的接触网质量进行分档处理。
进一步地，利用数值回归模型，对每个锚段或区站的接触网质量综合加权秩和比进行估计，并根据接触网质量综合加权秩和比对应的概率单位值，将锚段或区站的接触网质量进行分档处理。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
本发明可接受多名专家或者多种权重客观决策方式；
本发明在实施过程中，操作性强，业务专家的介入更简单；
本发明的实施过程中，不涉及复杂的统计检验，更加方便；
本发明提出了明确的接触网质量分档依据，使得对锚段或区站接触网质量描述更加有层级，更明晰。
具体实施方式
以下结合实施例对本发明的构思、具体实施方式及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本发明的目的、特征和效果。
实施例1
一种基于加权秩和比算法的接触网质量评价方法，包括以下步骤：
S1、基于接触网质量评价各项指标，构建接触网质量综合加权秩和比计算模型，并计算得到接触网质量综合加权秩和比的值，其中所述接触网质量综合加权秩和比计算模型由接触网质量评价各项指标的加权秩和比之和构成；
S2、通过概率单位算法，计算所述接触网质量综合加权秩和比的值特定向下累计频率，从而得到概率单位值；
S3、根据所述概率单位值和所述接触网综合加权秩和比的值，构建所述概率单位值与所述接触网综合加权秩和比之间的数值回归模型，用于实现每个锚段或区站的接触网质量进行分档处理。
进一步地，所述接触网质量评价各项指标包括：接触网各类设备缺陷数量指标、接触网相关指数指标和连续无故障运行时间指标。
进一步地，分别获取接触网各类设备缺陷数量、接触网先关指数、连续无故障运行时间等数据，并筛选出对应的最大值、最小值。
其中，所述接触网各类设备缺陷数量指标至少包括：支柱和基础、支持装置、接触悬挂、附加悬挂、单项设备、其他设备6类设备缺陷数量中的任意两类设备缺陷数量；将对应的最大值、最小值分别记作
Figure 144807DEST_PATH_IMAGE037
、
Figure 616371DEST_PATH_IMAGE038
、
Figure 781773DEST_PATH_IMAGE039
、
Figure 879042DEST_PATH_IMAGE040
、
Figure 711869DEST_PATH_IMAGE041
、
Figure 603602DEST_PATH_IMAGE042
；
所述接触网相关指数指标包括：接触网运行质量指数和接触网动态性能指数；将对应的最大值、最小值分别记作
Figure 272611DEST_PATH_IMAGE043
、
Figure 173571DEST_PATH_IMAGE044
；
所述连续无故障运行时间的最大值、最小值分别记作
Figure 595325DEST_PATH_IMAGE045
。
实施例2
在实施例1的基础上，本实施例提出了一种计算接触网质量评价各项指标的加权秩和比的具体方法，以根据接触网质量评价各项指标的加权秩和比之和，构建所述接触网质量综合加权秩和比计算模型。
具体包括：
S11、构建接触网质量评价各项指标的非整数秩计算模型；
S12、分别获取接触网质量评价各项指标的最大值、最小值，根据所述非整数秩计算模型，计算得到接触网质量评价各项指标对应的秩；
S13、分别结合确定的接触网质量评价各项指标权重，计算得到接触网质量评价各项指标对应的加权秩和比，并选出接触网质量评价各项指标对应的加权秩和比的最大值、最小值。
进一步地，确定接触网质量评价各项指标之间的权重，包括：
基于接触网各类设备的缺陷统计数据，确定接触网各类设备缺陷数量对应的评价权重，将对应的评价权重分别记作
Figure 923539DEST_PATH_IMAGE009
；
基于接触网运行质量指数和接触网动态性能指数，确定接触网运行质量指数和动态性能指数对应的评价权重，将对应的评价权重记作
Figure 814265DEST_PATH_IMAGE046
。
实施例3
在实施例2的基础上，本实施例提出了一种接触网质量评价各项指标的非整数秩计算模型，以计算各类设备缺陷数量对应的秩，并结合各类设备缺陷数量对应的权重，计算各类设备缺陷数量对应的加权秩和比。
具体包括：
其中以支柱和基础的缺陷数量为列，设接触网所在线路有K个锚段或区站，第i个锚段或区站的支柱和基础的缺陷数量为
Figure 518916DEST_PATH_IMAGE047
，缺陷数量的最大值、最小值分别记作
Figure 60756DEST_PATH_IMAGE048
，对应的秩为
Figure 559870DEST_PATH_IMAGE049
，得到的该锚段或区站的支柱和基础的非整数秩计算模型为：
Figure 934964DEST_PATH_IMAGE050
；
其他各类设备缺陷数量的非整数秩计算模型，以此类推；
结合各类设备缺陷数量对应的权重，当采用上述接触网6类设备缺陷数量时，计算得到该锚段或区站的接触网各类设备缺陷数量指标的加权秩和比为：
Figure 177726DEST_PATH_IMAGE051
，
其中，支持装置的缺陷数量对应秩为
Figure 574072DEST_PATH_IMAGE052
，接触悬挂的缺陷数量对应秩为
Figure 978509DEST_PATH_IMAGE053
，附加悬挂的缺陷数量对应秩为
Figure 843828DEST_PATH_IMAGE054
，单项设备的缺陷数量对应秩为
Figure 624702DEST_PATH_IMAGE055
，其他设备的缺陷数量对应秩为
Figure 406713DEST_PATH_IMAGE056
。需要特别说明的是，还可以只选取所述接触网各类设备缺陷数量中的任意两类设备缺陷数量，进行接触网各类设备缺陷数量指标的加权秩和比的计算。
以此类推，计算得到该锚段或区站的接触网相关指标的加权秩和比为：
Figure 982051DEST_PATH_IMAGE057
，
其中，接触网运行质量指数对应秩为
Figure 334666DEST_PATH_IMAGE058
，接触网动态性能指数对应秩为
Figure 919231DEST_PATH_IMAGE059
。
进一步地，从所述接触网各类设备缺陷数量的加权秩和比和所述接触网质量相关指数的加权秩和比结果中，选出对应的最大值、最小值，分别记作
Figure 290170DEST_PATH_IMAGE060
、
Figure 301988DEST_PATH_IMAGE061
。
进一步地，在计算所述接触网质量评价各项指标的加权秩和比之后，还包括：
S14、对所述接触网质量评价各项指标对应的加权秩和比，进行标准化处理，从而重新计算得到接触网质量评价各项指标之间的权重；
S15、根据所述接触网质量评价各项指标的加权秩和比和各项指标之间的权重，构建接触网综合加权秩和比计算模型。
实施例4
在实施例3的基础上，在计算所述接触网质量评价各项指标的加权秩和比之后，本实施例提出了一种通过计算得到接触网质量评价各项指标之间的权重的方法，具体包括：
S141、分别获取第i个锚段或区站的所述接触网各类设备缺陷数量、接触网相关指数的加权秩和比的最大值、最小值，以及连续无故障运行时间的最大值、最小值，进行标准化处理；
S142、利用熵值法分别计算对应该锚段或区站的接触网质量评价各项指标之间的样本权重；
S143、确定熵值法的熵值、参数及差异系数，从而重新计算得到接触网质量评价各项指标之间的权重，分别记作为
Figure 876320DEST_PATH_IMAGE062
，
Figure 264576DEST_PATH_IMAGE063
，
Figure 490021DEST_PATH_IMAGE064
。
进一步地，基于重新计算得到的接触网质量评价各项指标之间的权重，计算接触网质量综合加权秩和比的值，具体包括：
根据获取的所述接触网各类设备缺陷数量、接触网相关指数的加权秩和比的最大值、最小值，以及连续无故障运行时间的最大值、最小值，利用非整数秩计算模型，分别计算得到该锚段或区站的接触网质量评价各项指标对应的秩，分别为
Figure 672741DEST_PATH_IMAGE065
，
Figure 2878DEST_PATH_IMAGE066
，
Figure 663666DEST_PATH_IMAGE067
；
结合所述重新计算得到接触网质量评价各项指标之间的权重，构建得到的接触网综合加权秩和比计算模型为
Figure 743617DEST_PATH_IMAGE068
；
从而计算得到该锚段或区站的接触网质量综合加权秩和比的值。
实施例5
在实施例4的基础上，本实施例通过概率单位算法，结合接触网质量综合加权秩和比的值，构建构建所述概率单位值与所述接触网综合加权秩和比之间的数值回归模型，用于实现每个锚段或区站的接触网质量进行分档处理。
进一步地，S2、通过概率单位算法，计算所述接触网质量综合加权秩和比的值特定向下累计频率，从而得到概率单位值。
进一步地，所述概率单位算法，具体方法为：
(1) 构建接触网质量综合加权秩和比WR的频数分布表,列出各WR值的频数f,计算各组累计频数
Figure 362818DEST_PATH_IMAGE069
；
(2)确定每个WR值的秩次范围R及平均秩次
Figure 161009DEST_PATH_IMAGE070
；
(3)计算向下累计频率
Figure 641800DEST_PATH_IMAGE071
，其中n为不同WR值的个数；
(4)将百分率P换算为概率单位值Y，转化方法可以查询《百分率与机率值换算表》，也可以用如下公式进行计算；
Figure 576258DEST_PATH_IMAGE072
，
其中
Figure 366360DEST_PATH_IMAGE073
为标准正态分布概率累积函数的反函数，累积频率等于100时，按照
Figure 651848DEST_PATH_IMAGE074
作为校正值。
所述接触网质量综合加权秩和比WR的频数分布表，如表1所示：
表1：接触网质量综合加权秩和比WR的频数分布表
Figure 405171DEST_PATH_IMAGE075
进一步地，根据所述概率单位值和接触网综合加权秩和比，构建所述概率单位值与所述接触网综合加权秩和比之间的数值回归模型，用于实现每个锚段或区站的接触网质量进行分档处理。
进一步地，利用数值回归模型，对每个锚段或区站的接触网质量综合加权秩和比进行估计，并根据接触网质量综合加权秩和比对应的概率单位值，将锚段或区站的接触网质量进行分档处理。
进一步地， 所述构建综合加权秩和比与概率单位之间的数值回归模型，具体方法为：
将所述概率单位值Y作为自变量，接触网质量综合加权秩和比WR的值作为因变量，基于线性回归模型，通过回归分析构建两者之间的数值回归模型Reg;
进一步地，所述线性回归模型公式为：
Figure 459715DEST_PATH_IMAGE076
，
其中，a、b分别为线性回归模型系数，用最小二乘法可以获得。
进一步地，以第i个锚段或者区站为例，该锚段或者区站的概率单位为
Figure 420718DEST_PATH_IMAGE077
，该锚段或者区站的质量综合加权秩和比
Figure 927922DEST_PATH_IMAGE078
的估计值可以用两者的回归模型计算，计算方法用下面公式表达:
Figure 750516DEST_PATH_IMAGE079
。
进一步地，利用所述数值回归模型，推算每个锚段或区站的接触网质量综合加权秩和比WR估计值及概率单位Y；
将所述概率单位分类多个档次，每个档次对应各档次的概率数量Y临界值，从而实现分档评估接触网质量。
进一步地，最少设置三个档次，分别为A档、B档、C档；其中A当的接触网质量最高，B档的接触网质量中等，C档的接触网质量最低。
以上对本发明的实施方式进行了具体说明，但本发明并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下，还可作出种种等同变型或替换，这些等同或替换均包含在本发明权利要求所限定的范围内。

Claims (7)

1.一种基于加权秩和比算法的接触网质量评价方法，其特征在于，包括：
S1、构建接触网质量评价各项指标的非整数秩计算模型，基于接触网质量评价各项指标的最大值、最小值，计算得到接触网质量评价各项指标对应的秩，其中所述接触网质量评价各项指标包括接触网各类设备缺陷数据指标、接触网相关指数指标和连续无故障运行时间指标；
分别结合确定的接触网质量评价各项指标权重，计算得到接触网质量评价各项指标对应的加权秩和比，并选出接触网质量评价各项指标对应的加权秩和比的最大值、最小值；
对所述接触网质量评价各项指标对应的加权秩和比，进行标准化处理，从而重新计算得到接触网质量评价各项指标之间的权重；
根据所述接触网质量评价各项指标的加权秩和比和各项指标之间的权重，构建接触网综合加权秩和比计算模型，并计算得到接触网质量综合加权秩和比的值，其中所述综合加权秩和比计算模型为接触网质量评价各项指标的加权秩和比之和；
S2、通过概率单位算法，计算所述接触网质量综合加权秩和比的值特定向下累计频率，从而得到概率单位值；
S3、根据所述概率单位值和接触网综合加权秩和比，构建所述概率单位值与所述接触网综合加权秩和比之间的数值回归模型，用于实现每个锚段或区站的接触网质量进行分档处理。
2.根据权利要求1所述的基于加权秩和比算法的接触网质量评价方法，其特征在于，所述接触网各类设备缺陷数量指标至少包括：支柱和基础、支持装置、接触悬挂、附加悬挂、单项设备、其他设备6类设备缺陷数量中的任意两类设备缺陷数量；将对应的最大值、最小值分别记作
Figure 853315DEST_PATH_IMAGE001
、
Figure 452792DEST_PATH_IMAGE002
、
Figure 215212DEST_PATH_IMAGE003
、
Figure 334478DEST_PATH_IMAGE004
、
Figure 789730DEST_PATH_IMAGE005
、
Figure 876504DEST_PATH_IMAGE006
；
所述接触网相关指数指标包括：接触网运行质量指数和接触网动态性能指数；将对应的最大值、最小值分别记作
Figure 442614DEST_PATH_IMAGE007
、
Figure 416386DEST_PATH_IMAGE008
。
3.根据权利要求2所述的基于加权秩和比算法的接触网质量评价方法，其特征在于，所述确定的接触网质量评价各项指标权重，包括：
基于接触网各类设备的缺陷统计数据，确定接触网各类设备缺陷数量对应的评价权重，将对应的评价权重分别记作
Figure 42540DEST_PATH_IMAGE009
；
基于接触网运行质量指数和接触网动态性能指数，确定接触网运行质量指数和动态性能指数对应的评价权重，将对应的评价权重记作
Figure 616609DEST_PATH_IMAGE010
。
4.根据权利要求3所述的基于加权秩和比算法的接触网质量评价方法，其特征在于，所述构建接触网质量评价各项指标的非整数秩计算模型，包括：设接触网所在线路有K个锚段或区站，第i个锚段或区站的支柱和基础的缺陷数量为
Figure 720832DEST_PATH_IMAGE011
，缺陷数量的最大值、最小值分别记作
Figure 877006DEST_PATH_IMAGE012
，对应的秩为
Figure 611744DEST_PATH_IMAGE013
，得到的该锚段或区站的支柱和基础的非整数秩计算模型为：
Figure 220580DEST_PATH_IMAGE014
；
其他各类设备缺陷数量的非整数秩计算模型，以此类推；
结合各类设备缺陷数量对应的权重，当采用接触网6类设备缺陷数量时，计算得到该锚段或区站的接触网各类设备缺陷数量指标的加权秩和比为：
Figure 581023DEST_PATH_IMAGE015
，
其中，支持装置的缺陷数量对应的秩为
Figure 591705DEST_PATH_IMAGE016
，接触悬挂的缺陷数量对应的秩为
Figure 497344DEST_PATH_IMAGE017
，附加悬挂的缺陷数量对应的秩为
Figure 593476DEST_PATH_IMAGE018
，单项设备的缺陷数量对应的秩为
Figure 226451DEST_PATH_IMAGE019
，其他设备的缺陷数量对应的秩为
Figure 357218DEST_PATH_IMAGE020
；
以此类推，计算得到该锚段或区站的接触网相关指标的加权秩和比为：
Figure 433759DEST_PATH_IMAGE021
，
其中，接触网运行质量指数对应的秩为
Figure 17187DEST_PATH_IMAGE022
，接触网动态性能指数对应的秩为
Figure 477291DEST_PATH_IMAGE023
。
5.根据权利要求4所述的基于加权秩和比算法的接触网质量评价方法，其特征在于：所述对所述接触网质量评价各项指标对应的加权秩和比，进行标准化处理，从而重新计算得到接触网质量评价各项指标之间的权重，具体包括：
分别获取第i个锚段或区站的所述接触网各类设备缺陷数量、接触网相关指数的加权秩和比的最大值、最小值，以及连续无故障运行时间的最大值、最小值，进行标准化处理；
利用熵值法分别计算对应该锚段或区站的接触网质量评价各项指标之间的样本权重；
确定熵值法的熵值、参数及差异系数，从而重新计算出接触网质量评价各项指标之间的权重，分别记作为
Figure 462564DEST_PATH_IMAGE024
，
Figure 772323DEST_PATH_IMAGE025
，
Figure 780730DEST_PATH_IMAGE026
。
6.根据权利要求5所述的基于加权秩和比算法的接触网质量评价方法，其特征在于：
根据获取的所述接触网各类设备缺陷数量、接触网相关指数的加权秩和比的最大值、最小值，以及连续无故障运行时间的最大值、最小值，利用非整数秩计算模型，分别计算得到该锚段或区站的接触网质量评价各项指标对应的秩，分别为
Figure 834137DEST_PATH_IMAGE027
，
Figure 860867DEST_PATH_IMAGE028
，
Figure 341527DEST_PATH_IMAGE029
；
结合所述重新计算出接触网质量评价各项指标之间的权重，构建得到的接触网综合加权秩和比计算模型为
Figure 571652DEST_PATH_IMAGE030
；
从而计算得到该锚段或区站的接触网质量综合加权秩和比的值。
7.根据权利要求1所述的基于加权秩和比算法的接触网质量评价方法，其特征在于，所述步骤S3，包括：
利用数值回归模型，对每个锚段或区站的接触网质量综合加权秩和比进行估计，并根据接触网质量综合加权秩和比对应的概率单位值，将锚段或区站的接触网质量进行分档处理。
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