[发明专利]一种基于贝叶斯网络的高铁列车晚点影响因素诊断方法

权利要求书

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。

2.根据权利要求1所述的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，步骤2)的具体内容为：

采用专家经验法对基于假设的贝叶斯网络模型的网络结构中未明确的各节点之间的关系做出判断，即对各节点之间四种可能的关系类型分别赋予一个权重，权重的取值位于0～1之间，且任意两个节点之间的四种可能关系类型的权重之和为1；然后判断从属于不同父节点的子节点之间的关联关系，以及判断两个间接影响因素和设备因素的各子节点之间的关联关系；同时采用D-S证据融合理论，根据合成规则，计算各节点之间四种关系类型对应的组合mass函数，选取组合mass函数最大值对应的关系类型作为该组节点的关系类型，对构成关系类型的各影响因素之间采用有向边表示。

3.根据权利要求2所述的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，采用D-S证据融合理论，根据合成规则，计算各节点之间四种关系类型对应的组合mass函数的表达式为：

式中：A为两个节点之间的某种可能的关系类型，m_i为mass函数，其等价于基础概率分配表，n为被征询的专家个数，K为归一化常数，M为根据Dempster合成规则计算得到的组合mass函数。

4.根据权利要求1所述的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，步骤3)中，条件交互信息的计算式为：

式中：F_i、F_j为影响因素，H(F_i)为影响因素F_i的熵的大小，P(F_i)为影响因素F_i出现的概率，P(F_j)为影响因素F_j出现的概率，P(F_i,F_j)为影响因素Fi和影响因素Fj同时出现的概率，H(F_i|F_j)为影响因素F_j发生的情况下，影响因素F_i发生的熵。