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摘要：本发明涉及轨道交通运营技术领域，公开了轨道交通运营方案分析方法及其系统，方法步骤包括如下：在轨道交通车辆和站点上部署传感器设备，实时采集运营数据信息；对采集到的数据进行清洗、去噪和归一化处理，利用大数据分析技术对预处理后的数据进行统计和分析，基于机器学习算法构建轨道交通运营方案分析模型，根据实时数据和训练好的模型，对不同运营方案进行评估和比较；利用智能决策算法，自动选择最优的运营方案，并实时调整和优化。该轨道交通运营方案分析方法及其系统，通过引入人工智能技术以及大数据分析和机器学习，实现对轨道交通运营方案的全面分析和优化，提高运营的灵活性和适应性，具有广阔的应用前景。

主权项：1.轨道交通运营方案分析方法，其特征在于，方法步骤包括如下：S1、数据采集：在轨道交通车辆和站点上部署传感器设备，实时采集运营数据信息；S2、数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去噪和归一化处理，用于确保数据的准确性和一致性；S3、数据分析：利用大数据分析技术，对预处理后的数据进行统计和分析，提取有用的信息和特征；S4、模型训练：基于机器学习算法，构建轨道交通运营方案分析模型，并利用历史数据进行训练和优化；S5、方案评估：根据实时数据和训练好的模型，对不同运营方案进行评估和比较；S6、智能决策：根据评估结果，利用智能决策算法，自动选择最优的运营方案，并实时调整和优化；智能决策算法采用粒子群算法和深度强化学习算法相结合，实现自动选择最优的运营方案，并进行实时调整和优化，具体方法步骤包括如下：S601，收集和准备轨道交通的历史运营数据，构建状态空间和动作空间，将运营方案的选择和调整映射为状态和动作的组合；S602，设定PSO算法的初始粒子群，并为每个粒子随机分配初始位置和速度，将每个粒子的位置表示为一组运营方案的参数；S603，使用深度强化学习算法，构建一个智能决策模型；在训练过程中，模型通过与环境交互，学习选择和调整运营方案的决策策略；利用历史数据和PSO生成的粒子群，模型通过反馈信号来不断优化决策策略；S604，在每一次迭代中，PSO根据粒子的当前位置和速度，计算适应度函数；根据适应度函数，更新粒子的速度和位置，并搜索新的运营方案的参数组合；PSO将利用DRL模型的评估结果来引导粒子群的搜索，逐步接近最优的运营方案；S605，在每次迭代后，根据PSO搜索得到的最优运营方案的参数组合，评估其性能指标；根据实时采集的数据和当前状态，利用DRL模型进行实时决策，调整运营方案的参数；实时调整和优化运营方案，以适应变化的乘客需求、交通状况实际情况；PSO算法中，适应度函数用于评估每个粒子的性能，与DRL模型的评估指标相关包括：适应度＝乘客满意度评分-运营成本；适应度＝α*乘客满意度评分+β*运行效率-γ*运营成本；其中，α、β、γ为权重系数；DRL模型中，使用奖励函数来评估每个状态和动作的好坏，引导模型学习最优的决策策略，包括：奖励＝乘客满意度评分-运营成本；奖励＝α*乘客满意度评分+β*运行效率-γ*运营成本；同样，α、β、γ为权重系数；在深度强化学习算法中，采用Q值函数表示在给定状态下，执行某个动作的累积回报期望，使用神经网络来近似表示Q值函数，即Q网络；具体的Q值函数根据问题进行定义，包括：Qs,a＝Rs,a+γ*maxQs',a'其中，s和a分别表示状态和动作，Rs,a表示在状态s执行动作a的即时奖励，s'表示下一个状态，a'表示在下一个状态下的最优动作，γ为折扣因子。

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