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公开(公告)号：CN118780375A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411001267.2
申请日：2024-07-24
Applicant: 清华大学
IPC: G06N5/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本公开涉及一种可解释故障诊断模型构建、因果驱动的故障诊断方法及装置、电子设备，包括：确定目标系统对应的目标数据集，包括目标系统中多个监测变量对应的监测数据；根据目标数据集，确定目标系统对应的初始因果图，初始因果图用于反映多个监测变量之间的因果关系；根据初始因果图，确定目标系统对应的可解释故障诊断模型，用于在目标系统发生故障时，对目标系统进行故障诊断，确定目标系统对应的故障诊断结果。通过本公开实施例，可以基于初始因果图，构建具有内在可解释性的可解释故障诊断模型，分析目标系统对应的多个监测变量之间的本质联系，揭示目标系统内的故障传播和影响机理，提高模型的可解释性、可靠性和准确性。
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公开(公告)号：CN118761497A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410851651.5
申请日：2024-06-27
Applicant: 清华大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/084 , B61L27/10 , B61L27/60 , B61L27/04
Abstract: 本公开涉及一种列车晚点预测方法、装置和存储介质。该方法包括：确定当前时刻的初始铁路网络图，铁路网络图中的节点包括列车节点、车站节点、干扰事件节点中的一种或多种，铁路网络图中的边和边对应的邻接矩阵用于表示节点之间的相互作用关系；将当前时刻的初始铁路网络图输入铁路网晚点演化预测模型，基于初始铁路网络图中节点的特征、边的特征以及边对应的初始邻接矩阵，确定预设时间间隔后的列车晚点预测结果。根据本申请实施例，实现了以预测范围为导向进行列车晚点预测，同时，可以揭示列车在晚点演化过程中的相互作用关系，从而可以协调晚点演化预测的可解释性和准确性。
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公开(公告)号：CN117077826A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202210487578.9
申请日：2022-05-06
Applicant: 清华大学 , 国家高速列车青岛技术创新中心
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/30 , G06N3/006
Abstract: 本公开涉及一种基于车流和客流协同调度与引导的轨道交通系统优化方法，确定轨道交通系统的至少一个决策变量，决策变量为影响轨道交通系统整体性能的可调参数，包括用于调度车辆的决策变量和用于引导客流的决策变量。根据决策变量初始化得到至少两组子种群，子种群包括至少一个根据决策变量生成的个体。通过协同进化算法对子种群进行种群进化，得到包括至少一个最优决策解，最优决策解中包括每个子种群中的最优个体。基于最优决策解对应的决策变量，调度轨道交通系统中的车辆并引导轨道交通系统中的乘客。本公开通过种群优化算法得到影响轨道交通系统效率决策变量的最优解，并通过最优解调节轨道交通系统，实现轨道交通系统的整体优化。
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公开(公告)号：CN109815983B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN201811573642.5
申请日：2018-12-21
Applicant: 清华大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2411 , G06F18/232 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于混合深度学习的高铁道岔智能故障预测方法，其利用降噪自编码器自动提取道岔电流曲线数据的特征，再基于密度聚类方法对无标签特征数据进行聚类，结合专家知识选取不同道岔故障标准下聚类簇作为正常数据，最后使用不同道岔故障标准下的正常数据分别训练单分类支持向量机，将两个单分类支持向量机输出结果交叉，形成道岔故障检测及预测四象限模型，对待测数据进行故障检测和预测；该方法和系统具有高效、客观地提取道岔动作电流曲线特征的优点；减少了人工逐条数据标注的工作量，具有可靠、高效获取正常数据的优点；仅输入不同故障标准下的正常数据即可进行道岔故障检测及预测的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115438890A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202110619746.0
申请日：2021-06-03
Applicant: 清华大学
Abstract: 本公开涉及一种交通路网动态调节方法及装置，所述方法包括：获取客流分配信息及车辆调度信息，根据所述客流分配信息及所述车辆调度信息模拟路网的运行，对所述客流分配信息及所述车辆调度信息进行调整，当基于调整的客流分配信息及车辆调度信息运行的路网中所述全局动态运能风险的最大值低于预设值、或对所述客流分配信息及所述车辆调度信息的调整次数达到预设次数时，输出调整后的客流分配信息及车辆调度信息，本公开实施例可以针对动态OD需求、基于乘客路径引导及车辆调度，实现对路网全局运能风险峰值的控制和优化，可以提高交通运输能力并合理控制风险。
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公开(公告)号：CN110309962B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201910544798.9
申请日：2019-06-21
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种基于时间扩展模型的铁路行程路线规划方法及装置，通过比较标准时间扩展模型与中国铁路网络实际情况的差异，对标准的时间扩展模型进行改进，获取适用于中国铁路网的时间扩展模型，并且以此模型为基础建立基于时间扩展模型的空铁联运模型和空铁地联运模型；然后基于改进模型使用Dijkstra算法求解铁路行程规划最优路径问题，并基于回溯算法思想求解铁路行程规划K优路径问题；最后利用模型压缩和A*算法对行程规划算法进行加速处理，使算法可以实现旅客出行方案的实时计算，与现有技术相比，本发明提供的铁路行程路线规划方法效率显著提高。
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公开(公告)号：CN109948914B
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN201910164413.6
申请日：2019-03-05
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于特征量的轨道交通枢纽自动扶梯动态风险分析方法，包括：S1.构建故障传播链步骤：S2.构建风险传播链步骤：S3.计算风险传播链的故障概率步骤：S4.计算故障后果值步骤：S5.计算风险后果值步骤。本发明的有益效果在于，针对区域轨道交通枢纽内自动扶梯的动态风险传播问题，基于特征量的分析方法，选择电压不平衡度作为特征量，通过对自动扶梯电气故障风险源以及某一故障风险链条风险传播过程的信息采集和计算处理，构建了自动扶梯的故障率随风险源特征量变化的关系模型，通过对交通枢纽内客流指标如安全性、高效性的计算，得到自动扶梯故障的后果风险值。
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公开(公告)号：CN109872008B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201910189940.2
申请日：2019-03-13
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种基于客流分配的城市轨道交通路网安全性评估与增强方法方法，该方法利用风险函数定量评估路网安全性，然后在路网层面进行客流分配以降低风险。该方法将区间和车站的实际运营状态与其能力的匹配程度作为风险函数的输入，并将车站和区间在路网中的静态统计指标作为因子对风险进行加权求和，从而体现不同车站和区间的重要性，由此计算得到路网整体风险。将最小化风险作为优化目标并对约束条件进行分析，可以发现优化问题为凸优化问题，于是可以求得路网最优配流方案。本发明提供的方法可以使运力运量更加匹配、路网运营状态更加平稳，从而降低风险、提高安全。
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公开(公告)号：CN110309962A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910544798.9
申请日：2019-06-21
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种基于时间扩展模型的铁路行程路线规划方法及装置，通过比较标准时间扩展模型与中国铁路网络实际情况的差异，对标准的时间扩展模型进行改进，获取适用于中国铁路网的时间扩展模型，并且以此模型为基础建立基于时间扩展模型的空铁联运模型和空铁地联运模型；然后基于改进模型使用Dijkstra算法求解铁路行程规划最优路径问题，并基于回溯算法思想求解铁路行程规划K优路径问题；最后利用模型压缩和A*算法对行程规划算法进行加速处理，使算法可以实现旅客出行方案的实时计算，与现有技术相比，本发明提供的铁路行程路线规划方法效率显著提高。
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