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申请/专利权人：同济大学

摘要：本发明涉及一种基于贝叶斯网络的高铁列车晚点影响因素诊断方法，包括步骤：1根据高铁列车实际晚点数据获取影响因素，初步建立基于假设的贝叶斯网络模型；2利用专家经验法和D‑S证据融合理论判断步骤S1中贝叶斯网络模型中各影响因素之间的关系；3基于d‑分隔理论，计算条件交互信息，获取基于交互信息的贝叶斯网络结构；4对贝叶斯网络的结构进行独立性检验，筛选条件独立的影响因素之间的关联，并将其从贝叶斯网络结构中删除；5确定修改后的贝叶斯网络参数，对处理后的贝叶斯网络结构中的影响因素计算后验概率，诊断出最终高铁列车晚点影响因素。与现有技术相比，本发明具有有效定量确定影响因素，提高准点率等优点。

主权项：1.一种基于贝叶斯网络的高铁列车晚点影响因素诊断方法，其特征在于，包括下列步骤：1根据高铁列车实际晚点数据获取影响因素，初步建立基于假设的贝叶斯网络模型；2利用专家经验法和D-S证据融合理论判断步骤S1中贝叶斯网络模型中各影响因素之间的关系；3基于d-分隔理论，计算条件交互信息，获取基于交互信息的贝叶斯网络结构；4对贝叶斯网络的结构进行独立性检验，筛选条件独立的影响因素之间的关联，并将其从贝叶斯网络结构中删除；5确定修改后的贝叶斯网络参数，对步骤1～4处理后的贝叶斯网络结构中的影响因素计算后验概率，诊断出最终高铁列车晚点影响因素；所述基于假设的贝叶斯网络模型的网络结构中包括直接影响因素和间接影响因素，所述直接影响因素作为网络中的父节点，包括人员因素、设备因素和外部环境因素，各直接影响因素分别设有多个子节点，所述间接影响因素包括车辆停止位置坡度和车型；所述人员因素包括人员侵限因素、旅客不当行为因素和工作人员操作失误因素；所述设备因素包括ATP故障因素、红光带故障因素、站台门故障因素、接触网故障因素、受电弓故障因素、供电设备故障因素、列车车门故障因素和晃车或异响因素；外部环境因素包括时刻因素、雨雪天气因素和异物侵限因素；所述基于假设的贝叶斯网络模型的构建基于以下假设：a：各直接影响因素之间相互独立，各间接影响因素之间相互独立；b：同一个直接影响因素的子节点间相互独立；c：高铁列车晚点只受直接影响因素的影响；d：间接影响因素通过影响子节点影响直接影响因素，间接影响因素无法直接对父节点产生影响。

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