公开(公告)号：CN115689044A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202211426701.2

申请日：2022-11-15

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 赵子枞 ,  荀径 ,  董海荣 ,  李浥东 ,  高士根 ,  周敏

IPC: G06Q10/04 ,  G06N7/01 ,  G06Q50/30

Abstract: 本发明提供一种列车运行速度曲线优化方法，属于列车控制技术领域，包括：采集列车运行线路的线路数据，所述线路数据包括运行线路的动态线路数据与运行线路的静态线路数据；对列车运行线路的线路数据进行预处理与数据增强处理；在Python环境下，构建基于学习马尔可夫决策过程策略算法的防护模型；基于处理后的线路数据，训练并压缩所述防护模型，通过训练和压缩好的防护模型生成列车速度曲线。本发明基于静态线路数据和动态线路数据，然后通过数据预处理、Shield Q‑learning算法实现列车运行过程中的运行指令推荐，再根据结果进行模型的训练、压缩和部署，以便用于实时辅助列车司机的安全高效驾驶，有效提升了列车的运行舒适度，保障了旅客的出行安全。

公开(公告)号：CN115392122A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202211026308.4

申请日：2022-08-25

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 荀径 ,  陈雅岚 ,  董海荣 ,  陈杰 ,  万欣 ,  赵子枞

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了基于状态和动作价值网络的列车推荐速度曲线生成方法，包括：设计对应性能指标的奖励函数，每幕的运行能耗模型构建转换为速度面积和惰行工况占比问题，根据实际速度与平均速度面积差和惰行工况在全线路的占比综合评估能耗水平；在DQN训练过程中，拆分状态价值和动作价值网络，增强神经网络记忆结果的准确性，训练后期根据模型收敛情况，建立输出结果与参与后续训练的概率关系。本发明的方法能够有效解决复杂的能耗指标测量评估问题并应用DQN算法强大的自主学习能力提升ATO控制器智能化水平。