申请/专利权人：中国铁路郑州局集团有限公司信息技术所

申请日：2024-01-29

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117952590A

主分类号：G06Q10/20

分类号：G06Q10/20;G06Q50/40;G06F30/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开

摘要：本发明公开了一种动车段一级修检修作业能力的预测方法，包括构建动车段检修场站和动车组的仿真模型、建立动车组一级修检修作业运行逻辑、仿真参数设置、运行仿真模型、分析并判断出影响检修能力的仿真参数、计算动车段检修场站仿真模型的最大检修能力；本发明能够根据股道布局和检修作业标准自动化的预测动车组最大检修能力，大大提高了检修能力预测的准确性，为现场实际工作提供有力的辅助决策支持。

主权项：1.一种动车段一级修检修作业能力的预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：构建动车段检修场站和动车组的仿真模型；依据动车段检修场站的股道和建筑布局数据，选取构建仿真模型的必要参数在AnyLogic内构建检修场站仿真模型，并在AnyLogic中的轨道库组件内构建检修区股道、等待区股道、洗车股道以及接发车股道，在AnyLogic中的智能体组件构建动车组仿真模型；S2：建立动车组一级修检修作业运行逻辑；在S1中构建的动车段检修场站仿真模型内增设检修设备，并根据AnyLogic内的轨道库与流程建模库，以及动车段的一级修检修作业标准，建立动车组一级修检修作业运行逻辑；S3：仿真参数设置；参考动车段历史作业数据，获取动车组入场间隔、检修时间、洗车时间、等待时间、洗车概率的仿真参数，并将这些仿真参数输入动车组一级修检修作业运行逻辑内进行设置；S4：运行仿真模型；点击AnyLogic内的运行按钮，动车组仿真模型在检修场站仿真模型进行一级修检修作业的模拟运行，一级修检修作业包括洗车作业和检修作业；S5：分析并判断出影响检修能力的仿真参数；通过使用前向逐步线性回归算法分析一级修检修作业的模拟运行过程中仿真参数的敏感性，得到对检修能力有显著影响的参数，具体步骤为：S5.1：构建数据集；数据集分为特征和标签，其中一级修检修作业模拟运行中的可变参数动车组入场间隔时间、洗车时间、检修时间、等待时间作为数据集的特征，一级修检修作业模拟运行中的动车组检修总数量为数据集的标签；S5.2：数据集进行标准化；标准化公式如下： 其中z表示标准化之后的值，χ表示每列数据的真实值，μ表示χ对应列的平均值，s表示χ对应列的标准差；S5.3：利用前向逐步线性回归算法预测动车组检修数量；设置前向逐步线性回归算法最大迭代次数为150轮，然后初始化损失值为50，接着依次遍历入场间隔、洗车时间、检修时间和存车场等待时间，当遍历某个特征时就将此特征设为0，然后利用其他特征和线性回归方法预测动车组检修数量；S5.4：计算预测值与真实动车组检修数量的均方误差；计算公式如下： 其中Yi表示真实值、表示预测值，当所有的特征根据S5.2步骤遍历完成之后，均方误差越大则表示对检修能力影响越大；S5.5：找寻影响检修能力的最优参数；选择S5.4中均方误差最大的参数特征作为待优化参数，使用网格搜索算法对其进进行搜索，计算使最大化检修能力的最优参数；S6：计算动车段检修场站仿真模型的最大检修能力，具体包括以下步骤：S6.1：设置检修时长和等待时长并进行矩阵排列；设置检修时长为n，并以n为间隔进行多个检修时间取值，设置等待为m，则以m为间隔进行多个等待时间取值，将多个检修时间作为6*1的矩阵、多个等待时间作为1*9的矩阵后，进行笛卡尔积得到6*9的矩阵M；S6.2：计算最大检修能力；设置动车段检修场站仿真模型的运行时间，然后依次遍历矩阵M中的取值，每遍历一个元素，就将此元素的值输入到动车段检修场站仿真模型中，接着按照S5.5中得到的最优参数运行仿真模型，仿真模型完成运行后，将会输出在仿真模型模拟的时间内，共检修动车组的列车数，当矩阵M所有的值都遍历完成后，在遍历过程中输出的最大的检修动车组列车数，即为仿真模型预测的动车段一级修检修作业的最大检修能力。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国铁路郑州局集团有限公司信息技术所 一种动车段一级修检修作业能力的预测方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD