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申请/专利权人：南京理工大学

摘要：本发明公开了一种高速铁路系统多模态融合晚点预测方法。该方法步骤如下：分析并明确影响高速铁路运行时间晚点的因素，将影响因素分为自然因素与行车故障因素两大类；结合模糊层次分析法FAHP，对各个子因素进行归属度计算分析，获取各子因素归属度数值；确定晚点惩罚因子；将不同数据源的子因素通过数据融合建立晚点预测方法，得出站点之间高铁晚点时间预测值，与实际列车运行时刻表相结合获取晚点时间。本发明能够预测高速列车晚点时间，为高铁相关部门提前制定高铁运行时刻部署规划提供依据，保障居民安全便捷出行。

主权项：1.一种高速铁路系统多模态融合晚点预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、分析并明确影响高速铁路运行时间晚点的因素，将影响因素分为自然因素与行车故障因素两大类；步骤2、结合模糊层次分析法FAHP，对各个子因素进行归属度计算分析，获取各子因素归属度数值；步骤3、确定晚点惩罚因子Cγ；步骤4、将不同数据源的子因素通过数据融合建立晚点预测方法，得出站点之间高铁晚点时间预测值，与实际列车运行时刻表相结合获取晚点时间；步骤2所述结合模糊层次分析法FAHP，对各个子因素进行归属度计算分析，获取各子因素归属度数值，具体如下：根据风险因素的结构模型，建立各层次的模糊判断矩阵；通过进行两个因素之间的判断，定量地比较一个因素对另一个因素的重要性，得出一个模糊判断矩阵A＝aijp×p，aij表示矩阵中第i行第j列的元素，i＝1,2,...,p，j＝1,2,...,p，p表示p个参评方案，当该矩阵满足2个条件：①aii＝0.5，②aij+aji＝1，则这个矩阵为模糊互补判断矩阵；进行2个因素间的定量比较时，采用0.1-0.9标度方法进行风险因素重要性的数值标度，根据步骤2中的模糊层次分析法具体展开如下：1构建优先关系矩阵：表达每一层次中各因素对上一层中某个因素的相对重要性能够用矩阵形式，矩阵因素的确定方法如下：用0、0.5和1进行标度来确定因素值，在q个因素下、p个参评方案所构成的优选问题，首先对q个单因素建立模糊优先关系矩阵为在因素k下Ai对Aj的优先关系系数，k＝1,2,…,q，取值为： 2一级模糊矩阵的建立：将优先关系矩阵改造成模糊一致矩阵，并进行检验；对同一类的每个因素进行评价称为一级模糊综合评判，设对第i类中的第j个因素Uij进行评判，评判对象的隶属度为rjk，j＝1,2,…,p，k＝1,2,…,q，即表示因素Uij具有评语Vk的程度；则一级模糊综合评判的单因素评判矩阵Rk为： 其中，为在因素k下第i行中的第j列子因素的隶属度、在因素k下第i行中的所有子因素的隶属度，表示在因素k下第j列中的所有子因素的隶属度，p为矩阵维度大小，ri为第i行子因素的隶属度之和，rj为第j列子因素隶属度总和，bil表示第i行中第l列子因素的隶属度大小，blj表示第j列中第l列子因素的隶属度大小；3层次单排序：根据判断矩阵，计算对上一层一个因素而言，本层次的因素重要性的优先权重的方法称为层次单排序；单因素和指标权重的优属度值的计算方法如下：计算在方案Ai下k因素的优属度值采用方根法： 式中，表示在k因素下的第i行中所有子因素的隶属度的方根值，表示在k因素下的第i行中所有子因素的隶属度；4层次总排序：所谓的层次总排序，即为计算同一层包含的因素对最高层重要性的排序权值；利用同一层次中所有层次单排序的结果，计算相对于上一层次，本层次所有因素重要性的权值；层次总排序需要从上到下逐层顺序进行，对于最高层下面的第二层，第二层的层次单排序即为总排序；根据系统可分性原理，在方案优选时，将考虑的因素按照属性分为多个分系统，对分系统采用单层次-多因素模型来计算各方案的优属度值，公式如下： 式中，Si表示因素i的优属度值，Wk为最高层方案所有因素模糊一致矩阵的权重矩阵，表示在方案Ai下k因素的优属度值，q为因素的数量；对Si进行排序得到p个方案在q个因素影响下的优属度排名，i＝1,2,3,…,p。

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