CN117649027B - 基于智慧车站的数据处理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种基于智慧车站的数据处理方法及系统。所述方法包括：基于初始站点布局信息对目标区域中的N个第一智慧车站进行多维站点影响因素分析和站点异常分布检测，得到M个第二智慧车站；采集历史站点收益数据和历史站点能耗数据；建立动态交互图模型并构建M个初始智能体；进行站点交互动态变化预测，得到动态变化数据集并分别对M个初始智能体进行策略网络更新，得到M个目标智能体；通过混合整数规划模型对M个目标智能体进行站点资源分配量求解，生成目标资源分配方案；进行站点布局优化，得到目标站点布局信息，本申请提高了智慧车站的数据处理准确率并提高了智慧车站的布局准确率。

Description

基于智慧车站的数据处理方法及系统

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于智慧车站的数据处理方法及系统。

背景技术

智慧车站集成了大量传感器、数据采集设备和信息技术，为城市公共交通系统提供了更高效、更智能的运营和管理手段。然而，随着城市人口的不断增长和交通需求的上升，智慧车站的布局和资源分配问题变得越来越复杂和具有挑战性。传统方法无法有效应对这些问题，因此一种基于数据处理和智能算法的创新方法来解决这一问题。

在现有的研究背景下，智慧车站面临着多方面的挑战。城市交通的动态性和不确定性使得站点布局和资源分配更加灵活和智能的策略，以适应不同的交通需求和流量波动。其次，历史运营数据的分析和利用仍然面临着数据质量、异常值和数据处理效率等问题，这些问题直接影响了模型的准确性和可行性。站点布局和资源分配综合考虑多个因素，如距离、客流量、站点环境等，而传统方法难以处理多维复杂数据的融合和权衡，新的研究方法来综合优化站点配置。

发明内容

本申请提供了一种基于智慧车站的数据处理方法及系统，用于提高了智慧车站的数据处理准确率并提高了智慧车站的布局准确率。

第一方面，本申请提供了一种基于智慧车站的数据处理方法，所述基于智慧车站的数据处理方法包括：

基于预置的初始站点布局信息对目标区域中的N个第一智慧车站进行多维站点影响因素分析和站点异常分布检测，得到M个第二智慧车站，N和M为正整数，N≥M；

对所述M个第二智慧车站进行历史运营数据采集和分析，得到每个第二智慧车站的历史站点收益数据和历史站点能耗数据；

基于所述历史站点收益数据和所述历史站点能耗数据建立所述M个第二智慧车站对应的动态交互图模型，并基于多智能体强化学习算法对所述动态交互图模型中的M个第二智慧车站进行智能体构建，得到M个初始智能体；

通过预置的图注意力网络对所述动态交互图模型进行站点交互动态变化预测，得到动态变化数据集，并根据所述动态变化数据集分别对所述M个初始智能体进行策略网络更新，得到M个目标智能体；

通过预置的混合整数规划模型对所述M个目标智能体进行站点资源分配量求解，生成目标资源分配方案；

根据所述目标资源分配方案对所述初始站点布局信息进行站点布局优化，得到所述目标区域的目标站点布局信息。

第二方面，本申请提供了一种基于智慧车站的数据处理系统，所述基于智慧车站的数据处理系统包括：

检测模块，用于基于预置的初始站点布局信息对目标区域中的N个第一智慧车站进行多维站点影响因素分析和站点异常分布检测，得到M个第二智慧车站，N和M为正整数，N≥M；

分析模块，用于对所述M个第二智慧车站进行历史运营数据采集和分析，得到每个第二智慧车站的历史站点收益数据和历史站点能耗数据；

构建模块，用于基于所述历史站点收益数据和所述历史站点能耗数据建立所述M个第二智慧车站对应的动态交互图模型，并基于多智能体强化学习算法对所述动态交互图模型中的M个第二智慧车站进行智能体构建，得到M个初始智能体；

更新模块，用于通过预置的图注意力网络对所述动态交互图模型进行站点交互动态变化预测，得到动态变化数据集，并根据所述动态变化数据集分别对所述M个初始智能体进行策略网络更新，得到M个目标智能体；

求解模块，用于通过预置的混合整数规划模型对所述M个目标智能体进行站点资源分配量求解，生成目标资源分配方案；

优化模块，用于根据所述目标资源分配方案对所述初始站点布局信息进行站点布局优化，得到所述目标区域的目标站点布局信息。

本申请提供的技术方案中，使用多维数据，包括站点距离、客流量、站点环境等多个因素，进行站点分析。这有助于更全面地理解智慧车站的影响因素，从而更好地规划站点布局。通过历史数据采集和分析，该方法能够检测站点的异常情况，并筛选出异常站点。这有助于减少运营中的问题和故障，提高整体效率。通过建立动态交互图模型，可以更好地模拟智慧车站之间的相互关系和资源分配情况。这有助于更准确地优化资源分配策略。通过使用多智能体强化学习算法，可以培养智能体来适应不断变化的智慧车站环境。这有助于提高系统的自适应性和性能。使用图注意力网络对站点交互进行动态变化预测，可以更好地理解车站之间的关系和趋势，有助于及时调整资源分配策略。通过混合整数规划模型，可以精确地计算站点资源的最优分配，以确保最大化站点收益并限制站点能耗。通过站点布局优化，可以确保站点的位置和资源分配与目标资源分配方案一致，提高整体站点效能，进而提高了智慧车站的数据处理准确率并提高了智慧车站的布局准确率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以基于这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例中基于智慧车站的数据处理方法的一个实施例示意图；

图2为本申请实施例中基于智慧车站的数据处理系统的一个实施例示意图。

具体实施方式

本申请实施例提供了一种基于智慧车站的数据处理方法及系统。本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

为便于理解，下面对本申请实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本申请实施例中基于智慧车站的数据处理方法的一个实施例包括：

步骤S101、基于预置的初始站点布局信息对目标区域中的N个第一智慧车站进行多维站点影响因素分析和站点异常分布检测，得到M个第二智慧车站，N和M为正整数，N≥M；

可以理解的是，本申请的执行主体可以为基于智慧车站的数据处理系统，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本申请实施例以服务器为执行主体为例进行说明。

具体的，首先确定目标区域中的N个第一智慧车站，这通常基于预置的初始站点布局信息来完成。这些信息包括车站的位置、服务范围、主要服务对象等，通常来源于城市交通规划或历史数据记录。通过预置的地理信息系统（GIS）系统，对这些第一智慧车站进行站点距离分析，这意味着计算每个车站与其他车站之间的物理距离，包括直线距离和实际交通网络距离。这些距离数据对于理解车站之间的连接性和潜在的乘客流动非常重要。对这些车站进行客流量分析，这通常涉及收集和分析过去一段时间内每个车站的乘客进出量数据。客流量数据不仅反映了车站的使用频率，还可以揭示通勤模式和乘客偏好等关键信息。同样重要的是站点环境分析，它包括评估车站周边的环境因素，如商业设施、住宅区域、公园或其他重要地标的近邻情况，以及车站的可达性和安全性等。对于收集到的站点距离数据、客流量数据和站点环境数据，采用聚类分析方法来识别相似特征的车站群组，从而获得每个站点的影响权重集合。这些权重包括站点距离影响权重、站点客流量影响权重和站点环境影响权重，它们分别代表不同因素对车站整体表现的影响程度。例如，站点距离影响权重反映了车站与城市中心或其他重要节点的距离对其吸引力的影响，而站点客流量影响权重则揭示了客流量对车站收益的直接影响。根据这些影响权重，对目标区域中的N个第一智慧车站进行多元线性回归计算。这一计算过程涉及建立一个数学模型，将车站的各种影响因素与车站的某个关键指标（如收益、客满率等）关联起来，从而预测每个车站在未来一段时间内的表现。通过这种方式，每个第一智慧车站都将得到一个多元线性回归预测值，反映了在当前布局和运营条件下，每个车站未来的潜在表现。然而，不是所有车站的实际表现都会符合预测。某些车站由于特殊原因，如建设质量问题、管理不善或周边环境急剧变化等，而表现异常。为了识别这些异常车站，将每个车站的多元线性回归预测值与预设的异常分布阈值进行比较。这些阈值通常基于历史数据和统计分析确定，用以界定车站表现的正常波动范围。当车站的预测值超出这个范围时，就被视为异常。通过这种比较，可以得到每个第一智慧车站的异常比较结果。根据异常比较结果，对N个第一智慧车站进行筛选，剔除那些表现异常的车站，得到M个第二智慧车站。

步骤S102、对M个第二智慧车站进行历史运营数据采集和分析，得到每个第二智慧车站的历史站点收益数据和历史站点能耗数据；

具体的，对M个第二智慧车站进行有效的历史运营数据采集和分析，首先从各个数据源收集历史运营数据。这些数据通常包括车站的客流量、收益、能耗、服务时间等多维度信息，来源包括车票系统、能源管理系统、客户反馈以及其他相关的监控设备。这些历史数据为车站的运营状况提供了丰富的信息，但由于各种原因，如传感器故障、数据传输错误等，这些数据中往往含有异常值。为了净化数据，提高分析的准确性，首先使用Z-Score算法对历史运营数据进行异常值检测和去除。Z-Score算法是一种统计方法，通过计算数据点与平均值的标准偏差数来识别异常值。当数据点的Z-Score值超过一定阈值（通常是正负2或3），它就被认为是异常值并被移除。这个过程确保了剩下的第一运营数据在质量上更加可靠，为后续分析提供了坚实的基础。对这些经过初步清理的第一运营数据进行线性插值，以填补由于去除异常值或其他原因（比如数据缺失）造成的空缺。线性插值是一种简单有效的方法，通过找到缺失数据点前后的已知数据点，并在这两点之间做直线插值来估算缺失值。这样处理后得到的第二运营数据在时间序列上将更加完整，为进一步的分析提供连续性。然而，由于不同的运营数据有不同的量纲和数值范围，直接对这些数据进行分析会导致一些问题。因此，接下来对第二运营数据进行规范化处理，将其转换成无量纲的标准运营数据，使得不同指标之间具有可比性。数据规范化通常包括最小-最大标准化、Z-Score标准化等方法，它们将原始数据按比例缩放，使之落在一个特定的范围（如[0,1]或[-1,1]），或使数据的均值为0，标准差为1。通过规范化，数据的分布和比例被统一，便于后续的统计分析和模型构建。对这些标准运营数据进行主成分分析（PCA）降维。PCA是一种常用的数据降维技术，通过正交变换将相关的多个变量转换为线性不相关的少数几个变量，这些新变量被称为主成分。主成分能够捕捉原始数据中的大部分变异性，同时去除噪声和冗余信息。通过PCA降维处理，可以将高维的标准运营数据转换为低维的目标运营数据，简化了数据结构，同时保留了最关键的信息，为进一步的分析和模型构建提供了便利。对这些经过降维处理的目标运营数据进行时间序列分解和数据分类。时间序列分解是将时间序列数据分解为趋势、季节性和随机成分的过程，这有助于揭示数据背后的模式和结构，比如周期性波动、长期趋势等。通过时间序列分解，可以更好地理解车站运营的内在动态，预测未来的变化趋势。同时，数据分类则是根据一定的标准将数据分为不同的类别或群组，这对于识别不同类型的运营模式、客户行为等非常有用。通过对目标运营数据进行时间序列分解和分类，最终得到了每个第二智慧车站的历史站点收益数据和历史站点能耗数据。

步骤S103、基于历史站点收益数据和历史站点能耗数据建立M个第二智慧车站对应的动态交互图模型，并基于多智能体强化学习算法对动态交互图模型中的M个第二智慧车站进行智能体构建，得到M个初始智能体；

具体的，实现基于M个第二智慧车站的动态交互图模型构建和智能体构建的过程首先依赖于地理信息系统（GIS）获取每个车站的地理位置坐标。这些坐标是构建模型的基础，因为它们精确地定义了车站在城市空间中的位置。一旦获得了这些坐标，就可以定义M个节点，每个节点代表一个智慧车站。在这个阶段，GIS系统的功能不仅限于提供坐标信息，还包括分析车站之间的地理关系和连接性，为后续的节点交互分析奠定基础。对M个节点进行节点交互分析，这个过程涉及评估车站之间的连接性和互动强度。例如，可以分析车站之间的乘客流动、服务覆盖区域的重叠度以及共享的交通网络等。基于这些分析结果，定义多个初始边，这些边代表车站之间的潜在交互关系，其初始属性可以是车站间的距离、直接连接的可达性或其他相关指标。基于定义好的M个节点和多个初始边，构建初始交互图模型。这个模型是一个网络图，其中节点表示智慧车站，边表示车站之间的潜在交互。这个初始模型提供了一个框架，用于进一步分析和模拟车站间的动态交互。为了让这个交互图模型更加精确地反映实际情况，对初始边进行权重分析，这涉及使用历史站点收益数据和能耗数据来计算每个边的权重。基于历史站点收益数据对每个初始边进行边权重分析，计算得到每个初始边的第一边权重数据，这些数据反映了车站之间的经济互动强度。使用历史站点能耗数据进行另一轮边权重分析，得到每个初始边的第二边权重数据，这些数据则反映了车站之间在能源流动和共享方面的关联度。进行权重融合计算，将第一边权重数据和第二边权重数据结合起来，计算得到每个初始边的目标边权重数据。这一融合过程涉及简单的加权平均、综合评分或更复杂的多标准决策分析方法。目标边权重数据综合考虑了经济和能源两个维度，为初始边提供了更全面的评价。基于目标边权重数据，进行加权分析，更新初始边的权重，得到多个目标边。这些目标边与初始边相比，更准确地反映了车站间的实际交互强度和特征。根据这些目标边对初始交互图模型进行动态更新，得到M个第二智慧车站对应的动态交互图模型。这个动态模型不仅包含了车站的空间位置和基本连接性信息，还融入了基于实际运营数据的深度洞察，能够更真实地模拟车站间的交互动态。最后一步是基于多智能体强化学习算法对动态交互图模型中的M个节点进行智能体构建。每个节点（车站）都被赋予一个智能体，这个智能体具有自己的策略网络，能够根据环境状态和其他智能体的行为做出决策。通过训练和学习，这些智能体可以不断优化自己的策略，以提高车站的运营效率、降低能耗或提升乘客满意度等。多智能体强化学习算法能够处理复杂的、多目标的、多智能体间的交互问题，使得每个智能体在追求自身目标的同时，也能适应并响应其他智能体的行为和整个系统的变化。通过这种方式，得到的M个初始智能体不仅能够代表各自的车站做出智能决策，还能够协同工作，共同优化整个智慧车站网络的性能。通过这一系列的步骤，从获取地理位置坐标到智能体构建，实现了一个从静态到动态，从单一到多元，从孤立到互联的智慧车站网络模型构建过程。这不仅为智慧车站的日常运营提供了强有力的数据支持和决策工具，还为进一步的优化和创新打下了坚实的基础。

步骤S104、通过预置的图注意力网络对动态交互图模型进行站点交互动态变化预测，得到动态变化数据集，并根据动态变化数据集分别对M个初始智能体进行策略网络更新，得到M个目标智能体；

具体的，为了实现基于智慧车站网络的高效运营与管理，首先利用预置的图注意力网络（GAT）来对动态交互图模型进行深入的站点交互动态变化分析。图注意力网络是一种高级的神经网络架构，它能够在图结构数据上学习节点之间的复杂关系。在这个场景中，每个智慧车站作为一个节点被输入到GAT中，通过学习过程，GAT可以理解车站之间的动态交互，并为每个节点（车站）分配一个更新的权重。这个权重反映了车站在整个网络中的相对重要性以及它与其他车站的交互强度。通过这种方式，得到了反映当前网络状态的每个节点的更新权重，为下一步的预测和优化提供了关键信息。基于每个节点的更新权重，进行站点交互动态变化预测。这个过程利用了节点的更新权重来预测未来车站之间的交互模式，如客流量的变化、服务需求的增减等。每个节点的动态变化数据被捕捉并记录下来，然后对这些数据进行集合转换，将它们整合成一个全面的动态变化数据集。这个数据集为智慧车站网络的进一步分析和优化提供了丰富的信息资源。在拥有了动态变化数据集后，下一步是基于多智能体近端策略优化（MAPPO）算法构建M个初始智能体的状态空间和动作空间。在这个阶段，每个智慧车站的智能体定义它可以观察到的环境状态（状态空间）以及它可以采取的行动（动作空间）。状态空间包括车站的客流量、服务质量、能耗等多维度指标，而动作空间则包括调整服务频率、资源分配、运营策略等。每个初始智能体都包括一个第一行动价值函数和一个第一状态价值函数，这两个函数共同定义了智能体如何根据当前的状态做出决策，并预测这个决策的长期回报。为了优化智能体的决策过程，利用动态变化数据集对每个初始智能体进行学习和更新。采用Q-Learning算法对每个初始智能体的第一行动价值函数进行更新，得到第二行动价值函数。Q-Learning是一种无模型的强化学习算法，通过估计在给定状态下采取不同行动的预期回报，来学习最优策略。采用TD-Learning算法对每个初始智能体的第一状态价值函数进行更新，得到第二状态价值函数。TD-Learning是一种基于时序差分的学习算法，它通过估计状态价值函数来学习如何评估当前状态的好坏。在对行动价值函数和状态价值函数进行更新后，接下来对这些函数进行全局函数结合。这通过价值分解网络（VDN）来实现，VDN是一种特殊的神经网络结构，它能够将多个智能体的行动价值函数结合成一个全局综合行动价值函数。这个全局函数不仅反映了每个智能体的局部决策，还考虑了所有智能体之间的相互作用和整个网络的整体表现。基于全局综合行动价值函数和第二状态价值函数，对M个初始智能体进行策略网络更新。这个更新过程是通过深度强化学习算法实现的，它利用最新的价值函数和环境状态来优化智能体的策略网络，使智能体能够做出更好的决策。通过这种方式，每个初始智能体都被训练和更新，最终变成一个更加智能和高效的目标智能体。本实施例中，从图注意力网络分析到多智能体强化学习，实现了一个完整的智慧车站网络的智能优化过程。这不仅能够提高智慧车站网络的运营效率和服务质量，还能够实现资源的节约和可持续发展。

步骤S105、通过预置的混合整数规划模型对M个目标智能体进行站点资源分配量求解，生成目标资源分配方案；

具体的，首先对每个目标智能体进行站点资源分配初始化，这个过程涉及定义和设置每个智能体对应的智慧车站的初始资源分配量。资源可以包括多种不同的元素，如电力、人员、设备、时间等，这些都是车站正常运营所必需的。初始化过程通常根据历史数据、预期需求和其他相关参数来进行，确保每个智慧车站有足够的资源来满足基本运营需求。获取M个目标智能体的实时运营数据。实时运营数据包括当前的客流量、能耗情况、服务质量等指标，这些数据通常通过各种监测系统和传感器实时收集。一旦获得这些数据，就可以通过每个目标智能体中的策略网络对站点资源分配量进行预测。策略网络是一种基于深度学习的模型，它可以根据输入的实时数据和智能体的当前状态来预测最优的资源分配策略。通过这种方式，每个目标智能体都能够根据当前的运营情况和环境变化做出快速、灵活的资源分配决策。为了确保资源分配的合理性和有效性，接下来通过预置的混合整数规划（MIP）模型来定义每个目标智能体的站点收益下限约束和站点能耗上限约束。混合整数规划是一种数学优化技术，它可以处理复杂的约束条件和多目标优化问题。站点收益下限约束确保每个智慧车站的收益不低于预设的最低标准，以维持车站的正常运营和服务质量；而站点能耗上限约束则确保每个车站的能耗不超过预设的最大限额，以实现能源节约和环境保护。有了这些约束条件后，就可以对每个目标智能体的资源分配执行策略进行最优化求解了。这个求解过程通常涉及使用数学规划算法，如单纯形法、内点法等，来寻找满足所有约束条件的最优资源分配方案。通过这种方式，可以为每个目标智能体计算得到一个目标资源分配量，这个量不仅满足车站的运营需求，还符合预设的收益和能耗标准。根据每个目标智能体的目标资源分配量，生成对应的目标资源分配方案。这个方案详细规定了每个智慧车站应该如何分配和使用各种资源，以实现最佳的运营效果。方案的生成通常考虑多种因素，如资源的可用性、成本、紧急程度等，同时还协调和平衡不同车站之间的资源需求和分配。本实施例中，从资源分配初始化到目标资源分配方案的生成，实现了一个全面、系统和动态的智慧车站资源分配过程。这不仅能够提高智慧车站网络的运营效率和服务质量，还能实现资源的最优化利用和整个网络的可持续发展。

步骤S106、根据目标资源分配方案对初始站点布局信息进行站点布局优化，得到目标区域的目标站点布局信息。

具体的，为了优化智慧车站网络的站点布局，首先基于目标资源分配方案计算每个第二智慧车站的站点占用率数据。站点占用率是衡量车站运营效率的重要指标，它反映了车站在特定时间内被使用的程度。具体来说，这涉及到评估车站的客流量、服务能力和实际服务量等多个维度。通过目标资源分配方案，可以得知每个车站被分配到的资源量和预期服务量，从而计算出站点的实际占用率。根据站点占用率数据对初始站点布局信息进行优化，得到第一站点布局信息。站点布局优化是一个复杂的过程，它考虑车站之间的相互影响、整个网络的服务效率以及未来的发展需求等多个因素。通过分析站点占用率数据，可以识别出哪些车站过于拥挤、哪些车站未被充分利用，从而对这些车站的位置、服务范围或资源配置进行调整。这个优化过程旨在通过重新配置车站布局，平衡各站点的服务负荷，提高整个网络的运营效率和服务质量。为了找到最佳的站点布局方案，可以利用预置的遗传算法进行群体初始化，得到多个第二站点布局信息。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，它通过种群的迭代演化来搜索最优解。在这个阶段，每个第二站点布局信息被视为一个个体，具有一定的初始特征和参数。通过群体初始化，可以生成一个多样化的候选方案集合，为后续的优化和选择提供丰富的选择空间。对这些第二站点布局信息进行适应度评估。适应度是评价个体优劣的标准，通常基于多个评价指标来计算，如站点占用率平衡性、服务覆盖范围、资源利用效率等。通过计算每个第二站点布局信息的适应度，可以了解它们在当前条件下的表现和潜在价值。根据适应度数据，对这些候选方案进行群体分割，将它们分为多个站点布局信息群体。这个分割过程可以基于适应度的高低，也可以结合其他因素如多样性保持等。对这些站点布局信息群体进行群体优化分析，以生成多个第三站点布局信息。这个过程涉及到遗传算法中的选择、交叉和变异等操作。选择操作基于适应度来选择优秀的个体，交叉操作通过组合两个个体的特征来生成新的个体，而变异操作则通过随机改变个体的某些特征来引入新的变异。通过这些操作，可以不断地改进和优化站点布局方案，使它们更好地适应环境和需求。对这些第三站点布局信息进行迭代优化，直到找到满足条件的最佳方案，得到目标区域的目标站点布局信息。这个迭代过程是一个动态的探索和优化过程，它不断地评估当前的方案集合，选择和生成新的方案，逐步逼近最佳解。通过这种方式，最终可以得到一个经过深度优化的站点布局方案，它不仅能够满足当前的运营需求，还能够适应未来的发展变化。本实施例中，从站点资源分配初始化到目标站点布局信息的生成，实现了一个全面、系统和动态的智慧车站布局优化过程。这不仅能够提高智慧车站网络的运营效率和服务质量，还能实现资源的最优化利用和整个网络的可持续发展。

本申请实施例中，使用多维数据，包括站点距离、客流量、站点环境等多个因素，进行站点分析。这有助于更全面地理解智慧车站的影响因素，从而更好地规划站点布局。通过历史数据采集和分析，该方法能够检测站点的异常情况，并筛选出异常站点。这有助于减少运营中的问题和故障，提高整体效率。通过建立动态交互图模型，可以更好地模拟智慧车站之间的相互关系和资源分配情况。这有助于更准确地优化资源分配策略。通过使用多智能体强化学习算法，可以培养智能体来适应不断变化的智慧车站环境。这有助于提高系统的自适应性和性能。使用图注意力网络对站点交互进行动态变化预测，可以更好地理解车站之间的关系和趋势，有助于及时调整资源分配策略。通过混合整数规划模型，可以精确地计算站点资源的最优分配，以确保最大化站点收益并限制站点能耗。通过站点布局优化，可以确保站点的位置和资源分配与目标资源分配方案一致，提高整体站点效能，进而提高了智慧车站的数据处理准确率并提高了智慧车站的布局准确率。

在一具体实施例中，执行步骤S101的过程可以具体包括如下步骤：

（1）基于预置的初始站点布局信息确定目标区域中的N个第一智慧车站；

（2）通过预置的GIS系统分别对N个第一智慧车站进行站点距离分析，得到每个第一智慧车站的站点距离数据；

（3）对N个第一智慧车站进行客流量分析，得到每个第一智慧车站的客流量数据；

（4）对N个第一智慧车站进行站点环境分析，得到每个第一智慧车站的站点环境数据；

（5）分别对站点距离数据、客流量数据以及站点环境数据进行聚类分析，得到站点影响权重集合，站点影响权重集合包括：站点距离影响权重、站点客流量影响权重以及站点环境影响权重；

（6）根据站点影响权重集合，对目标区域中的N个第一智慧车站进行多元线性回归计算，得到每个第一智慧车站的多元线性回归预测值；

（7）对多元线性回归预测值和预设异常分布阈值进行比较，得到每个第一智慧车站的异常比较结果，并根据异常比较结果对N个第一智慧车站进行异常站点筛选，得到M个第二智慧车站，N和M为正整数，N≥M。

具体的，首先基于预置的初始站点布局信息确定目标区域中的N个第一智慧车站，这包括站点的地理位置、类型和服务范围等基本信息。这一步是整个流程的起点，确保所有相关站点都被纳入分析范围内。利用预置的地理信息系统（GIS）对这N个第一智慧车站进行详细的站点距离分析。通过GIS系统，不仅可以计算站点之间的地理距离，还可以分析它们之间的连接性、可达性以及周边道路网络的状况。这些站点距离数据为提供了一个关于站点间物理连接强度的量化视图，是后续分析的重要基础。对每个第一智慧车站进行客流量分析，通过收集车站的进出人数、高峰时段客流量等数据来评估每个站点的客流情况。这些数据通常来源于车站的自动售票系统、监控摄像头或手动调查等。客流量数据不仅反映了站点的使用频率，还能帮助了解站点在一天中不同时间段的使用情况，这对于后续的站点优化至关重要。与此同时，对每个第一智慧车站进行站点环境分析也是必不可少的。这包括对站点周边的商业设施、居住区、学校或医院等重要设施的调查，以及对站点的噪音、空气质量和安全状况的评估。站点环境数据为提供了一个关于站点周边社会经济活动和生活质量的视图，对于确保站点服务的有效性和舒适性至关重要。收集了足够的站点距离数据、客流量数据和站点环境数据后，采用聚类分析方法对这些数据进行分析。通过聚类分析，可以将具有相似特性的站点分为一组，这有助于更清晰地识别出站点之间的相似性和差异性。在此基础上，进一步计算每个站点的站点影响权重集合，包括站点距离影响权重、站点客流量影响权重以及站点环境影响权重。这些权重是对站点在不同方面影响力的量化，它们是进行后续分析的重要参数。有了站点影响权重集合后，对目标区域中的N个第一智慧车站进行多元线性回归计算。多元线性回归是一种统计方法，它可以帮助理解站点影响因素之间的相互关系以及它们是如何影响站点性能的。每个站点的多元线性回归预测值是对其未来表现的一个预估，这对于制定站点改进措施和资源分配策略至关重要。将每个站点的多元线性回归预测值与预设的异常分布阈值进行比较。这一步骤是为了识别那些表现异常的站点，即那些实际表现与预期存在显著差异的站点。通过这一比较，得到了每个第一智慧车站的异常比较结果。根据这些结果，对N个第一智慧车站进行异常站点筛选，筛选出那些特别关注和优化的站点，即M个第二智慧车站。这些站点往往是整个网络中最具挑战性、但同时也是改进潜力最大的站点。本实施例中，不仅深入了解了每个智慧车站的实际表现和潜在问题，还为进一步的站点优化和资源分配奠定了坚实的数据基础。这种基于数据的方法使能够更加科学、高效地管理和优化智慧车站网络，最终实现资源的合理分配和服务质量的持续改进。

在一具体实施例中，执行步骤S102的过程可以具体包括如下步骤：

（1）对M个第二智慧车站进行历史运营数据采集，得到历史运营数据；

（2）通过Z-Score算法，对历史运营数据进行异常值检测和异常值去除，得到第一运营数据；

（3）对第一运营数据进行线性插值，得到第二运营数据，并对第二运营数据进行数据规范化处理，得到标准运营数据；

（4）对标准运营数据进行主成分分析降维，得到目标运营数据；

（5）对目标运营数据进行时间序列分解和数据分类，得到每个第二智慧车站的历史站点收益数据和历史站点能耗数据。

具体的，首先对M个第二智慧车站进行历史运营数据采集，这是为了确保有足够的数据来分析和优化车站的运营效率。历史运营数据通常包括但不限于车站的客流量、能耗、服务时间、收益等关键运营指标，这些数据来自车站的自动售票系统、能源管理系统、客户反馈等多个来源。数据采集的目的是获取足够的信息，以便深入了解每个车站的运营状况和潜在问题。对收集到的历史运营数据应用Z-Score算法进行异常值检测和去除。Z-Score算法是一种统计方法，通过计算数据点与平均值的标准差数来识别异常值。具体来说，对于每一项运营数据，算法首先计算其Z-Score值，即该数据点与数据集平均值之差除以标准差。一般来说，如果一个数据点的Z-Score值远大于或远小于0（例如，大于3或小于-3），则可以认为该数据点是异常的。通过识别和去除这些异常值，可以保证后续分析的准确性和可靠性。得到的第一运营数据因此更加干净、标准化，为深入分析和模型构建提供了坚实的基础。然而，即使经过异常值处理，历史运营数据仍存在缺失或不完整的问题，这是由于数据收集过程中的错误、设备故障或其他原因造成的。为了解决这个问题，对第一运营数据进行线性插值，以填补缺失的数据点。线性插值是一种简单但有效的方法，它通过在两个已知数据点之间画一条直线，来估计中间缺失点的值。通过这种方式，可以得到更完整、连续的第二运营数据，为后续的分析和建模提供了更为稳健的基础。得到第二运营数据后，进一步对其进行规范化处理。数据规范化是将不同规模和量纲的数据转换到相同的规模或范围内的过程，这对于确保模型的公平性和有效性至关重要。常用的规范化方法包括最小-最大规范化、Z-Score规范化等。通过规范化处理，确保了所有运营数据都在相同的尺度上，使得比较和分析变得更加有效和有意义。得到的标准运营数据因此更加一致和可比，为下一步的深入分析奠定了坚实的基础。对标准运营数据进行主成分分析（PCA）降维。PCA是一种统计方法，它可以将多维数据转换到较低维度的同时保留最多的原始数据变异信息。具体来说，PCA通过寻找数据中的主成分（即方差最大的方向）并将数据投影到这些成分上，来减少数据的维度。这不仅可以减少计算量和存储需求，还可以去除数据中的噪声和冗余信息，使得数据的核心特征和结构更加明显。通过PCA，可以得到表示每个车站核心运营特征的目标运营数据，这些数据通常包含了车站运营效率、服务质量等关键信息。对目标运营数据进行时间序列分解和数据分类。时间序列分解是一种分析方法，它将时间序列数据分解为趋势、季节性和随机成分。通过这种方式，可以更清晰地了解数据随时间的变化规律和模式。例如，发现某些车站的客流量在周末显著增加，或者在特定节假日有明显的能耗峰值。此外，还可以通过数据分类方法，如K-means聚类、层次聚类等，将车站根据其运营特征分为不同的类别或群组。这可以帮助进一步理解不同车站之间的差异和相似性，以及它们对整体运营效率的贡献和影响。通过上述步骤，可以得到每个第二智慧车站的历史站点收益数据和历史站点能耗数据。这些数据不仅反映了每个车站的历史运营状况和效率，还提供了丰富的信息和洞察力，为进一步的分析、优化和决策提供了坚实的基础。例如，通过分析历史收益数据，可以识别收入最高或最低的车站，分析其成功或失败的原因；通过分析能耗数据，可以识别能效最高或最低的车站，探索节能减排的潜在机会。此外，这些数据还可以作为训练机器学习模型的输入，帮助预测未来的运营趋势和表现，从而指导车站的运营和管理决策，实现更高效、更可持续的智慧车站运营。

在一具体实施例中，执行步骤S103的过程可以具体包括如下步骤：

（1）通过GIS系统获取M个第二智慧车站对应的地理位置坐标，并根据地理位置坐标定义M个节点；

（2）对M个节点进行节点交互分析，得到每个节点的交互分析结果，并根据交互分析结果定义多个初始边；

（3）基于M个节点和多个初始边生成M个第二智慧车站对应的初始交互图模型；

（4）基于历史站点收益数据对多个初始边进行边权重分析，得到每个初始边的第一边权重数据，并基于历史站点能耗数据对多个初始边进行边权重分析，得到每个初始边的第二边权重数据；

（5）对第一边权重数据和第二边权重数据进行权重融合计算，得到每个初始边的目标边权重数据；

（6）基于目标边权重数据对多个初始边进行加权分析，得到多个目标边，并根据多个目标边对初始交互图模型进行动态更新，得到M个第二智慧车站对应的动态交互图模型；

（7）基于多智能体强化学习算法对动态交互图模型中的M个节点进行智能体构建，得到M个初始智能体。

具体的，首先利用地理信息系统（GIS）获取M个第二智慧车站对应的地理位置坐标。GIS是一个功能强大的工具，能够提供详细的地理位置数据和其他相关信息。通过这个系统，可以精确地定位每个智慧车站的具体位置，并将这些位置作为后续分析的基础。一旦获取了这些坐标信息，就可以根据地理位置坐标定义M个节点，每个节点代表一个第二智慧车站，这些节点将作为交互图模型的基础构成部分。接下来的步骤是对这M个节点进行节点交互分析，目的是确定车站之间的相互影响和联系。这项分析可以包括评估车站之间的距离、连接路线、共享客流等多个方面。通过这种全面的分析，可以得到每个节点的交互分析结果，这些结果反映了车站之间的相互作用程度和性质。根据交互分析结果，可以定义多个初始边，这些边代表了车站之间的关系，如直接的物理连接、客流共享或其他类型的交互。有了节点和初始边，接下来就可以构建M个第二智慧车站对应的初始交互图模型了。这个模型是一个图形结构，其中的节点代表车站，边代表车站之间的连接和交互。这个初始交互图模型为进一步的分析和优化提供了一个基础框架，但它还进一步的精化和发展。为了使这个模型更加精确和实用，接下来对初始边进行边权重分析，以确定每条边的重要性和影响力。这个过程包括两个主要方面：基于历史站点收益数据的分析和基于历史站点能耗数据的分析。通过这两个方面的分析，可以分别得到每个初始边的第一边权重数据和第二边权重数据。第一边权重数据反映了车站之间的收益相关性，比如共享客流带来的收益增加等；而第二边权重数据则反映了车站之间能耗相关性，比如相互连接带来的能耗节省等。有了这些边权重数据，接下来的任务是进行权重融合计算，将收益相关性和能耗相关性结合起来，得到每个初始边的目标边权重数据。这个融合计算可以基于不同的策略和模型，目的是找到一个综合考虑收益和能耗的最佳权重。得到目标边权重数据后，可以对多个初始边进行加权分析，进而得到多个目标边。这些目标边比初始边更加精确地反映了车站之间的实际交互和影响，为模型的进一步发展奠定了基础。根据这些目标边，对初始交互图模型进行动态更新，得到M个第二智慧车站对应的动态交互图模型。这个动态模型不仅包含了车站之间的静态关系，还能够适应和反映车站间关系的动态变化，如客流量的变化、服务路线的调整等。这使得模型能够更准确地模拟和预测车站之间的交互效果，为决策支持和优化提供了强有力的工具。最后一步是基于多智能体强化学习算法对动态交互图模型中的M个节点进行智能体构建，得到M个初始智能体。在这个过程中，每个节点都被视为一个智能体，它根据模型中的信息和状态来做出决策。多智能体强化学习算法是一种能够处理多个智能体之间复杂交互的算法，它能够使每个智能体学习如何基于共同的目标和环境状态来优化自己的行为。通过这种算法，可以使得每个智能体都能够在考虑其他智能体行为的基础上，做出最适合整个系统的决策。本实施例中，可以构建一个包含M个初始智能体的动态交互图模型，这个模型不仅能够准确地反映车站之间的静态和动态交互，还能够通过智能体的学习和优化，不断提高模型的性能和效果。这对于优化智慧车站的运营管理、提升服务质量和效率具有重要意义。

在一具体实施例中，执行步骤S104的过程可以具体包括如下步骤：

（1）通过预置的图注意力网络对动态交互图模型进行站点交互动态变化分析，得到每个节点的更新权重；

（2）通过每个节点的更新权重进行站点交互动态变化预测，得到每个节点的动态变化数据，并对每个节点的动态变化数据进行集合转换，得到动态变化数据集；

（3）基于多智能体近端策略优化算法构建M个初始智能体的状态空间和动作空间，其中，每个初始智能体包括第一行动价值函数和第一状态价值函数；

（4）通过动态变化数据集，采用Q-Learning算法对每个初始智能体进行第一行动价值函数更新，得到第二行动价值函数，并采用TD-Learning算法对每个初始智能体进行第一状态价值函数更新，得到第二状态价值函数；

（5）通过价值分解网络对第二行动价值函数进行全局函数结合，得到全局综合行动价值函数；

（6）通过全局综合行动价值函数以及第二状态价值函数，对M个初始智能体进行策略网络更新，得到M个目标智能体。

具体的，首先了解图注意力网络的核心作用：它是一种专门用于图数据的神经网络结构，可以有效地学习节点（本例中的智慧车站）之间的复杂关系和相互影响。通过预置的GAT，可以对动态交互图模型进行深入的站点交互动态变化分析。这个过程涉及将每个智慧车站作为一个节点输入到GAT中，并通过网络处理得到每个节点的更新权重。这些权重不仅代表了车站本身的特征，还蕴含了与其他车站的相互作用和影响程度。基于这些更新权重，可以进一步对每个节点即每个智慧车站的未来状态进行预测，这涉及到分析节点权重的变化趋势和模式，以及考虑外部因素如时间、节假日、特殊事件等的影响。通过这种方式，得到每个节点的动态变化数据，这些数据集中反映了车站未来的客流量变化、能耗需求等关键指标的变化趋势。得到了动态变化数据集后，下一步是构建M个初始智能体的状态空间和动作空间，并对它们进行策略网络的更新。在多智能体系统中，每个智能体都有自己的状态空间和动作空间。状态空间定义了智能体可以观察到的环境信息，比如当前的客流量、能耗、车站服务状态等，而动作空间则定义了智能体可以采取的行动，比如调整服务频率、开关额外设施、引导乘客流向等。在此基础上，每个初始智能体都包括第一行动价值函数和第一状态价值函数，分别用来估计采取特定行动的预期回报和评估处于特定状态的潜在价值。为了更新这些智能体的策略网络，首先通过所述动态变化数据集，采用Q-Learning算法对每个初始智能体进行第一行动价值函数的更新。Q-Learning是一种无模型的强化学习算法，通过不断迭代更新行动价值函数来学习最优策略。在每次迭代中，智能体根据当前的策略选择行动，接收环境的反馈，然后更新行动价值函数，以更好地估计每个行动的长期回报。通过这种方式，得到每个初始智能体的第二行动价值函数，它们更加准确地反映了在考虑了动态变化数据后的行动回报预期。同样地，采用TD-Learning算法对每个初始智能体进行第一状态价值函数的更新。TD-Learning是另一种强化学习算法，它通过比较连续时间步的预期回报来更新状态价值函数，能够有效地处理时间序列数据和预测未来的状态价值。通过这种方式，得到每个初始智能体的第二状态价值函数，它们更准确地反映了在动态环境中处于特定状态的潜在价值。接下来的关键步骤是利用价值分解网络（VDN）对这些第二行动价值函数进行全局函数结合。VDN是一种多智能体强化学习的架构，它允许智能体通过学习如何合作来最大化整个系统的共同利益。通过VDN，可以将多个智能体的行动价值函数综合起来，形成一个全局综合行动价值函数。这个全局函数能够综合考虑各个智能体的行动和状态，以及它们之间的相互影响，从而引导智能体做出更加协同和优化的决策。通过所述全局综合行动价值函数以及所述第二状态价值函数，对M个初始智能体进行策略网络更新。这个更新过程涉及调整策略网络中的参数，使得智能体的决策更加接近于最优策略。通过不断地学习和适应，智能体能够根据实时的动态变化数据和全局的优化目标来调整自己的行为，从而提高整个智慧车站网络的运营效率和服务质量。经过这一系列的更新和学习，最终得到M个目标智能体，它们不仅具备处理复杂动态环境的能力，还能够通过协作和共享信息来共同优化整个系统的性能。本实施例中，从图注意力网络的应用到多智能体策略网络的更新，实现了一个从静态到动态，从孤立到协同的智慧车站网络模型构建过程。这不仅为智慧车站的日常运营提供了强有力的数据支持和决策工具，还为进一步的优化和创新打下了坚实的基础。通过这种方法，可以有效地提高智慧车站网络的运营效率、降低能耗、提升乘客满意度，并为城市交通系统的可持续发展做出贡献。

在一具体实施例中，执行步骤S105的过程可以具体包括如下步骤：

（1）对M个目标智能体进行站点资源分配初始化，得到每个目标智能体的初始资源分配量；

（2）获取M个目标智能体的实时运营数据，并通过M个目标智能体中的策略网络分别对实时运营数据进行站点资源分配量预测，得到每个目标智能体的资源分配执行策略；

（3）通过预置的混合整数规划模型定义每个目标智能体的站点收益下限约束以及站点能耗上限约束；

（4）根据站点收益下限约束以及站点能耗上限约束，对每个目标智能体的资源分配执行策略进行站点资源分配量最优化求解，得到每个目标智能体的目标资源分配量；

（5）根据每个目标智能体的目标资源分配量生成对应的目标资源分配方案。

具体的，为了实现智慧车站网络中M个目标智能体的有效资源分配，首先对每个目标智能体进行站点资源分配初始化。这个过程涉及设定每个智能体初始时对资源的分配量，这些资源包括人力、财力、物资或能源等。初始资源分配量通常基于历史数据、预算限制和预期需求来决定。例如，一个高客流量的车站会被分配更多的资源以满足高峰时段的需求，而一个相对较少使用的车站则被分配较少的资源。这个初始分配不仅为智能体提供了一个起点，也为后续的优化和调整奠定了基础。获取M个目标智能体的实时运营数据。这些数据包括实时的客流量、车站当前的能耗、服务质量指标等，它们反映了车站的即时运营状况。通过每个目标智能体中的策略网络对这些实时运营数据进行分析，预测站点资源分配量。策略网络是智能体的决策核心，它基于输入的实时数据和预设的目标（如最小化能耗、最大化收益等），输出最优的资源分配策略。例如，如果一个车站在高峰时段遇到了突然增加的客流量，相应的智能体会决定增加服务人员的数量和加快服务频率以应对这种变化。为了确保资源分配不仅能满足运营需求，还能符合预算限制和可持续发展目标，接下来通过预置的混合整数规划（MIP）模型对资源分配过程进行约束和优化。混合整数规划是一种数学优化技术，它能够处理包含线性关系的决策问题，特别适用于对资源进行整数分配的情况。在这个场景中，MIP模型定义了每个目标智能体的站点收益下限约束和站点能耗上限约束。收益下限约束确保每个车站能够达到一定的收益水平，以维持基本的运营和服务；而能耗上限约束则确保车站的能源使用不会超过预定的目标，以支持能源节约和环境保护。通过这些约束，资源分配不仅考虑效率和效果，还符合预算和政策要求。根据这些约束，对每个目标智能体的资源分配执行策略进行最优化求解。这个过程利用MIP模型寻找在满足所有约束条件下的最优资源分配方案。例如，对于一个在保证一定收益的同时尽量减少能耗的车站，MIP模型会计算出一个在满足收益下限和能耗上限的条件下，对人力和物资进行最优配置的方案。求解过程通常涉及复杂的算法和大量的计算，但随着现代计算技术和优化算法的发展，这些计算可以在可接受的时间内完成。根据每个目标智能体的目标资源分配量生成对应的目标资源分配方案。这些方案详细指定了每个车站应该如何分配和使用其资源，包括人员配置、设备使用、服务安排等。例如，一个方案指出在早高峰时段增加安检通道的数量，或者在夜间减少照明设备的使用以节省能源。这些方案将被传达给车站的管理人员和运营团队，指导他们进行日常的资源调配和服务安排。本实施例中，实现了一个从数据收集到决策实施的完整流程。这个过程不仅涉及先进的技术和算法，如图注意力网络、多智能体强化学习、混合整数规划等，还综合考虑实际的运营需求、政策约束和环境目标。通过这种方式，可以确保智慧车站网络的资源被有效地分配和利用，服务质量和运营效率得到提高，同时也支持了经济和环境的可持续发展。

在一具体实施例中，执行步骤S106的过程可以具体包括如下步骤：

（1）根据目标资源分配方案分别计算每个第二智慧车站的站点占用率数据；

（2）根据站点占用率数据对初始站点布局信息进行站点布局优化，得到第一站点布局信息；

（3）通过预置的遗传算法，对第一站点布局信息进行群体初始化，得到多个第二站点布局信息；

（4）分别计算每个第二站点布局信息的适应度数据，并根据适应度数据对多个第二站点布局信息进行群体分割，得到多个站点布局信息群体；

（5）对多个站点布局信息群体进行群体优化分析，生成多个第三站点布局信息；

（6）对多个第三站点布局信息进行迭代优化，得到目标区域的目标站点布局信息。

具体的，首先根据目标资源分配方案计算每个第二智慧车站的站点占用率数据。站点占用率是衡量车站使用情况的关键指标，通常定义为特定时间内车站使用量与车站容量的比值。在这个阶段，通过分析目标资源分配方案中每个车站的资源分配量，如客流量、服务设施占用等，结合车站的总容量，可以计算出每个第二智慧车站的实际占用率。例如，如果一个车站在高峰时段的客流量占其总容量的80%，则该车站的占用率为80%。根据计算得到的站点占用率数据对初始站点布局信息进行优化。站点布局优化是一个复杂的过程，涉及到车站位置、连接关系、服务范围等多个方面的调整。在这个阶段，通过分析每个车站的占用率数据，可以识别出哪些车站过于拥挤，哪些车站使用不足，从而对这些车站的位置、规模或服务策略进行调整。例如，对于占用率过高的车站，可以考虑增加其服务设施、扩大服务范围或引导客流到相邻的使用不足的车站。通过这种方式，得到了第一站点布局信息，这个信息反映了经过初步优化后的车站布局方案。为了进一步优化站点布局，接下来利用遗传算法对第一站点布局信息进行群体初始化，得到多个第二站点布局信息。遗传算法是一种模仿自然选择和遗传机制的优化算法，它通过迭代搜索最优解。在这个阶段，首先生成一组随机的站点布局方案，每个方案都是对第一站点布局信息的一个变异。这些方案构成了初始的种群，每个方案都被视为种群中的一个个体。对每个第二站点布局信息的个体计算适应度数据。适应度数据通常是根据某个或某些评价标准计算得到的，这些标准包括车站的平均占用率、客流量分布均衡性、服务效率等。每个站点布局方案的适应度反映了该方案的优劣程度，适应度越高的方案越有被保留和繁衍。通过这种方式，根据适应度数据对多个第二站点布局信息进行群体分割，筛选出适应度高的方案，得到多个站点布局信息群体。对这些站点布局信息群体进行群体优化分析。在这个阶段，通过遗传算法中的选择、交叉和变异操作，对种群进行繁衍和进化。选择操作基于适应度数据，选择适应度高的个体进行繁衍；交叉操作则是将两个个体的部分特征进行组合，产生新的个体；变异操作则是对个体的部分特征进行随机改变。通过这些操作，种群不断进化，逐渐产生出更优的站点布局方案。通过一定代数的迭代后，得到了多个第三站点布局信息，这些信息代表了经过遗传算法优化后的车站布局方案。对这些第三站点布局信息进行迭代优化。在这个阶段，继续利用遗传算法进行多代迭代，直到找到满足预设条件的最优方案或达到预设的迭代次数。每一次迭代都产生更优的站点布局方案，逐渐逼近全局最优解。经过足够的迭代后，最终得到目标区域的目标站点布局信息。这个信息反映了经过全面优化的车站布局方案，能够有效提高智慧车站网络的运营效率和服务质量，实现资源的合理分配和利用。本实施例中，从站点占用率计算到遗传算法优化，实现了一个系统、科学和动态的智慧车站布局优化过程。这不仅为智慧车站的布局规划和资源管理提供了强有力的支持，还为进一步提升智慧车站网络的性能和用户满意度打下了坚实的基础。

上面对本申请实施例中基于智慧车站的数据处理方法进行了描述，下面对本申请实施例中基于智慧车站的数据处理系统进行描述，请参阅图2，本申请实施例中基于智慧车站的数据处理系统一个实施例包括：

检测模块201，用于基于预置的初始站点布局信息对目标区域中的N个第一智慧车站进行多维站点影响因素分析和站点异常分布检测，得到M个第二智慧车站，N和M为正整数，N≥M；

分析模块202，用于对所述M个第二智慧车站进行历史运营数据采集和分析，得到每个第二智慧车站的历史站点收益数据和历史站点能耗数据；

构建模块203，用于基于所述历史站点收益数据和所述历史站点能耗数据建立所述M个第二智慧车站对应的动态交互图模型，并基于多智能体强化学习算法对所述动态交互图模型中的M个第二智慧车站进行智能体构建，得到M个初始智能体；

更新模块204，用于通过预置的图注意力网络对所述动态交互图模型进行站点交互动态变化预测，得到动态变化数据集，并根据所述动态变化数据集分别对所述M个初始智能体进行策略网络更新，得到M个目标智能体；

求解模块205，用于通过预置的混合整数规划模型对所述M个目标智能体进行站点资源分配量求解，生成目标资源分配方案；

优化模块206，用于根据所述目标资源分配方案对所述初始站点布局信息进行站点布局优化，得到所述目标区域的目标站点布局信息。

通过上述各个组成部分的协同合作，使用多维数据，包括站点距离、客流量、站点环境等多个因素，进行站点分析。这有助于更全面地理解智慧车站的影响因素，从而更好地规划站点布局。通过历史数据采集和分析，该方法能够检测站点的异常情况，并筛选出异常站点。这有助于减少运营中的问题和故障，提高整体效率。通过建立动态交互图模型，可以更好地模拟智慧车站之间的相互关系和资源分配情况。这有助于更准确地优化资源分配策略。通过使用多智能体强化学习算法，可以培养智能体来适应不断变化的智慧车站环境。这有助于提高系统的自适应性和性能。使用图注意力网络对站点交互进行动态变化预测，可以更好地理解车站之间的关系和趋势，有助于及时调整资源分配策略。通过混合整数规划模型，可以精确地计算站点资源的最优分配，以确保最大化站点收益并限制站点能耗。通过站点布局优化，可以确保站点的位置和资源分配与目标资源分配方案一致，提高整体站点效能，进而提高了智慧车站的数据处理准确率并提高了智慧车站的布局准确率。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，系统和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（read-only memory，ROM）、随机存取存储器（random acceS memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (7)

1.一种基于智慧车站的数据处理方法，其特征在于，所述基于智慧车站的数据处理方法包括：

基于预置的初始站点布局信息对目标区域中的N个第一智慧车站进行多维站点影响因素分析和站点异常分布检测，得到M个第二智慧车站，N和M为正整数，N≥M；具体包括：基于预置的初始站点布局信息确定目标区域中的N个第一智慧车站；通过预置的GIS系统分别对所述N个第一智慧车站进行站点距离分析，得到每个第一智慧车站的站点距离数据；对所述N个第一智慧车站进行客流量分析，得到每个第一智慧车站的客流量数据；对所述N个第一智慧车站进行站点环境分析，得到每个第一智慧车站的站点环境数据；分别对所述站点距离数据、所述客流量数据以及所述站点环境数据进行聚类分析，得到站点影响权重集合，所述站点影响权重集合包括：站点距离影响权重、站点客流量影响权重以及站点环境影响权重；根据所述站点影响权重集合，对所述目标区域中的N个第一智慧车站进行多元线性回归计算，得到每个第一智慧车站的多元线性回归预测值；对所述多元线性回归预测值和预设异常分布阈值进行比较，得到每个第一智慧车站的异常比较结果，并根据所述异常比较结果对所述N个第一智慧车站进行异常站点筛选，得到M个第二智慧车站，N和M为正整数，N≥M；

对所述M个第二智慧车站进行历史运营数据采集和分析，得到每个第二智慧车站的历史站点收益数据和历史站点能耗数据；

基于所述历史站点收益数据和所述历史站点能耗数据建立所述M个第二智慧车站对应的动态交互图模型，并基于多智能体强化学习算法对所述动态交互图模型中的M个第二智慧车站进行智能体构建，得到M个初始智能体；

通过预置的图注意力网络对所述动态交互图模型进行站点交互动态变化预测，得到动态变化数据集，并根据所述动态变化数据集分别对所述M个初始智能体进行策略网络更新，得到M个目标智能体；

通过预置的混合整数规划模型对所述M个目标智能体进行站点资源分配量求解，生成目标资源分配方案；

根据所述目标资源分配方案对所述初始站点布局信息进行站点布局优化，得到所述目标区域的目标站点布局信息。

2.根据权利要求1所述的基于智慧车站的数据处理方法，其特征在于，所述对所述M个第二智慧车站进行历史运营数据采集和分析，得到每个第二智慧车站的历史站点收益数据和历史站点能耗数据，包括：

对所述M个第二智慧车站进行历史运营数据采集，得到历史运营数据；

通过Z-Score算法，对所述历史运营数据进行异常值检测和异常值去除，得到第一运营数据；

对所述第一运营数据进行线性插值，得到第二运营数据，并对所述第二运营数据进行数据规范化处理，得到标准运营数据；

对所述标准运营数据进行主成分分析降维，得到目标运营数据；

对所述目标运营数据进行时间序列分解和数据分类，得到每个第二智慧车站的历史站点收益数据和历史站点能耗数据。

3.根据权利要求2所述的基于智慧车站的数据处理方法，其特征在于，所述基于所述历史站点收益数据和所述历史站点能耗数据建立所述M个第二智慧车站对应的动态交互图模型，并基于多智能体强化学习算法对所述动态交互图模型中的M个第二智慧车站进行智能体构建，得到M个初始智能体，包括：

通过所述GIS系统获取所述M个第二智慧车站对应的地理位置坐标，并根据所述地理位置坐标定义M个节点；

对所述M个节点进行节点交互分析，得到每个节点的交互分析结果，并根据所述交互分析结果定义多个初始边；

基于所述M个节点和所述多个初始边生成所述M个第二智慧车站对应的初始交互图模型；

基于所述历史站点收益数据对所述多个初始边进行边权重分析，得到每个初始边的第一边权重数据，并基于所述历史站点能耗数据对所述多个初始边进行边权重分析，得到每个初始边的第二边权重数据；

对所述第一边权重数据和所述第二边权重数据进行权重融合计算，得到每个初始边的目标边权重数据；

基于所述目标边权重数据对所述多个初始边进行加权分析，得到多个目标边，并根据所述多个目标边对所述初始交互图模型进行动态更新，得到所述M个第二智慧车站对应的动态交互图模型；

基于多智能体强化学习算法对所述动态交互图模型中的M个节点进行智能体构建，得到M个初始智能体。

4.根据权利要求3所述的基于智慧车站的数据处理方法，其特征在于，所述通过预置的图注意力网络对所述动态交互图模型进行站点交互动态变化预测，得到动态变化数据集，并根据所述动态变化数据集分别对所述M个初始智能体进行策略网络更新，得到M个目标智能体，包括：

通过预置的图注意力网络对所述动态交互图模型进行站点交互动态变化分析，得到每个节点的更新权重；

通过每个节点的更新权重进行站点交互动态变化预测，得到每个节点的动态变化数据，并对每个节点的动态变化数据进行集合转换，得到动态变化数据集；

基于多智能体近端策略优化算法构建所述M个初始智能体的状态空间和动作空间，其中，每个初始智能体包括第一行动价值函数和第一状态价值函数；

通过所述动态变化数据集，采用Q-Learning算法对每个初始智能体进行第一行动价值函数更新，得到第二行动价值函数，并采用TD-Learning算法对每个初始智能体进行第一状态价值函数更新，得到第二状态价值函数；

通过价值分解网络对所述第二行动价值函数进行全局函数结合，得到全局综合行动价值函数；

通过所述全局综合行动价值函数以及所述第二状态价值函数，对所述M个初始智能体进行策略网络更新，得到M个目标智能体。

5.根据权利要求4所述的基于智慧车站的数据处理方法，其特征在于，所述通过预置的混合整数规划模型对所述M个目标智能体进行站点资源分配量求解，生成目标资源分配方案，包括：

对所述M个目标智能体进行站点资源分配初始化，得到每个目标智能体的初始资源分配量；

获取所述M个目标智能体的实时运营数据，并通过所述M个目标智能体中的策略网络分别对所述实时运营数据进行站点资源分配量预测，得到每个目标智能体的资源分配执行策略；

通过预置的混合整数规划模型定义每个目标智能体的站点收益下限约束以及站点能耗上限约束；

根据所述站点收益下限约束以及所述站点能耗上限约束，对每个目标智能体的资源分配执行策略进行站点资源分配量最优化求解，得到每个目标智能体的目标资源分配量；

根据每个目标智能体的目标资源分配量生成对应的目标资源分配方案。

6.根据权利要求1所述的基于智慧车站的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述目标资源分配方案对所述初始站点布局信息进行站点布局优化，得到所述目标区域的目标站点布局信息，包括：

根据所述目标资源分配方案分别计算每个第二智慧车站的站点占用率数据；

根据所述站点占用率数据对所述初始站点布局信息进行站点布局优化，得到第一站点布局信息；

通过预置的遗传算法，对所述第一站点布局信息进行群体初始化，得到多个第二站点布局信息；

分别计算每个第二站点布局信息的适应度数据，并根据所述适应度数据对所述多个第二站点布局信息进行群体分割，得到多个站点布局信息群体；

对所述多个站点布局信息群体进行群体优化分析，生成多个第三站点布局信息；

对所述多个第三站点布局信息进行迭代优化，得到所述目标区域的目标站点布局信息。

7.一种基于智慧车站的数据处理系统，其特征在于，所述基于智慧车站的数据处理系统包括：

检测模块，用于基于预置的初始站点布局信息对目标区域中的N个第一智慧车站进行多维站点影响因素分析和站点异常分布检测，得到M个第二智慧车站，N和M为正整数，N≥M；具体包括：基于预置的初始站点布局信息确定目标区域中的N个第一智慧车站；通过预置的GIS系统分别对所述N个第一智慧车站进行站点距离分析，得到每个第一智慧车站的站点距离数据；对所述N个第一智慧车站进行客流量分析，得到每个第一智慧车站的客流量数据；对所述N个第一智慧车站进行站点环境分析，得到每个第一智慧车站的站点环境数据；分别对所述站点距离数据、所述客流量数据以及所述站点环境数据进行聚类分析，得到站点影响权重集合，所述站点影响权重集合包括：站点距离影响权重、站点客流量影响权重以及站点环境影响权重；根据所述站点影响权重集合，对所述目标区域中的N个第一智慧车站进行多元线性回归计算，得到每个第一智慧车站的多元线性回归预测值；对所述多元线性回归预测值和预设异常分布阈值进行比较，得到每个第一智慧车站的异常比较结果，并根据所述异常比较结果对所述N个第一智慧车站进行异常站点筛选，得到M个第二智慧车站，N和M为正整数，N≥M；

分析模块，用于对所述M个第二智慧车站进行历史运营数据采集和分析，得到每个第二智慧车站的历史站点收益数据和历史站点能耗数据；

构建模块，用于基于所述历史站点收益数据和所述历史站点能耗数据建立所述M个第二智慧车站对应的动态交互图模型，并基于多智能体强化学习算法对所述动态交互图模型中的M个第二智慧车站进行智能体构建，得到M个初始智能体；

更新模块，用于通过预置的图注意力网络对所述动态交互图模型进行站点交互动态变化预测，得到动态变化数据集，并根据所述动态变化数据集分别对所述M个初始智能体进行策略网络更新，得到M个目标智能体；

求解模块，用于通过预置的混合整数规划模型对所述M个目标智能体进行站点资源分配量求解，生成目标资源分配方案；

优化模块，用于根据所述目标资源分配方案对所述初始站点布局信息进行站点布局优化，得到所述目标区域的目标站点布局信息。