基于CAPSO-BPNN的鐵路信號運行狀態預警方法研究

喻喜平

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基于CAPSO-BPNN的鐵路信號運行狀態預警方法研究

喻喜平

武漢鐵路職業技術學院, 湖北 武漢 430205

為提高鐵路信號運行狀態預警的準確率，克服BPNN模型存在收斂速度慢和局部最優的缺點及其性能易受網絡的初始權值、閾值等參數選擇的影響，本文提出一種基于CAPSO-BPNN的鐵路信號運行狀態預警模型。結果表明，與PSO-BPNN和BPNN相比較，CAPSO-BPNN模型具有更高的預警準確率和更優的性能，為鐵路信號運行狀態預警提供了新的方法和途徑。

鐵路信號; 云自適應粒子群優化算法; BP神經網絡; 運行狀態

隨著我國高鐵建設的迅猛發展，中國成為高鐵在建規模最大、運營里程最長和運營速度最快的國家。隨著高鐵規模的擴大和信息技術的發展，鐵路信號監測設備功能由單一化向復雜化和綜合化轉變，成為保障列車安全和安全調度和指揮的重要手段[1]，因此對鐵路信號進行運行狀態評價和預警具有重要意義。為提高鐵路信號運行狀態預警的準確率，提出一種基于云自適應粒子群優化(Cloud adaptive particle swarm optimization, CAPSO)算法改進BP神經網絡(Back propagation neural network, BPNN)的鐵路信號運行狀態預警模型。

1 鐵路信號運行狀態評價

1.1 綜合評價指標體系

鐵路信號監測對象主要包括軌道電路、信號機、信號電纜、電源屏以及轉撤機等[2]。每一類設備的狀態評價通過在線實時信息和離線錄入信息二者相結合方式進行[3]。在線實時收集鐵路信號監測對象的實時信息，能夠及時掌握鐵路信號監測對象的運行狀況和工況環境；離線信息主要包括鐵路信號監測對象的巡檢記錄和歷史數據，通過離線信息能夠掌握鐵路信號監測對象的歷史健康狀態，通過在線實時信息和離線錄入信息二者相結合方式可以更準確的評價鐵路信號監測對象的運行狀態。鐵路信號監測對象綜合狀態評價指標體系如圖1所示。

圖1 綜合狀態評價指標體系

1.2 綜合評價方法

由于鐵路信號監測對象綜合狀態評價指標體系中的部分評價指標具有不確定性和模糊性[4]，因此文中運用多層次模糊綜合評價法對鐵路信號監測對象的運行狀態進行評價，具體評價步驟為：

1.2.1 建立評價指標體系建立鐵路信號監測對象運行狀態的評價指標體系為因素集：

={1,…,U,…,U} (1)

式中，為一級因素集，其中U={U1,U2,…,U}，=1,2,…,為二級因素集，并且存在U∩U=(1)的集合關系。

1.2.2 構造判斷矩陣運用層次分析(Analytic hierarchy process, AHP)法和標度1-9法確定各項指標的權重[5-7]。

1.2.4 建立評價集假設評價等級集為={1,2,…,V}，將鐵路信號監測對象各指標狀態量分為4種狀態，分別為正常、注意、異常和嚴重，這時=4，其中1=80，2=60，3=40，4=20。

式中，b(=1,2,…,)為評判對象對評價集中第個元素的隸屬度。

2 基于CAPSO-BP鐵路信號運行狀態預警模型

2.1 云自適應粒子群優化算法

式中，1，2為控制系數。

2.2 CAPSO-BPNN學習算法

BP神經網絡[10]是一種單向傳播的多層前向的誤差反向傳播的神經網絡，其訓練算法是基于梯度的，存在收斂速度慢和局部最優的缺點，同時網絡的初始權值、閾值等參數選擇影響BPNN模型的性能，因此，為提高BPNN模型的性能，運用CAPSO對BPNN的初始權值和閾值進行優化選擇。基于CAPSO-BPNN的學習算法步驟如下：

（1）確定BPNN的結構：BPNN的輸入層神經元個數，隱含層神經元個數，輸出層神經元個數，網絡誤差=0.001及相關參數；

（2）CAPSO算法參數初始化：種群的規模，最大迭代次數，學習因子1和2，慣性權重，控制系數1、2；

（3）初始化粒子的位置和速度，將權值和閾值映射為CAPSO算法的粒子，輸入訓練樣本，根據適應度函數計算每個粒子的適應度；

（4）判斷CAPSO算法的終止條件：當訓練誤差<最大誤差或當前迭代次數>最大迭代次數，輸出最優結果，即全局最優粒子對應BPNN網絡的權值和閾值，此次參數建立一個最優BPNN網絡。反之，更新CAPSO粒子的速度和位置，返回步驟（3）。

3 實證分析

3.1 數據來源

為了驗證CAPSO-BPNN進行鐵路信號運行狀態預警的有效性和可靠性，選擇某鐵路段2016年1月~2017年8月的歷史在線監測數據和離線巡檢數據為研究對象。鐵路信號運行狀態預警分析之前，首先，根據鐵路信號運行狀態評價指標體系建立多層次模糊綜合評價模型；之后，根據不同指標的權重系數和評價基準值，計算出鐵路信號最終的狀態評價得分；最后，根據鐵路信號運行狀態評價標準，計算每次評價對應的狀態。鐵路信號運行狀態評價標準如表1所示。為了更加直觀地預報不同類型鐵路信號的警情，將鐵路信號分為優良、正常、注意和異常四個運行狀態，并分別用橫線、豎線、右斜線和左斜線表示。

表1 鐵路信號運行狀態評價標準

圖 3 運行狀態評價圖

圖 4 運行狀態預警圖

根據鐵路運行狀態數據，每月評價1次，一共得到20個月的20次運行狀態評價分值和狀態，具體如圖3所示。如圖3中以評價序號1為例，其評價分值57.19，其表示2016年1月鐵路信號運行狀態綜合評價得分為57.19，根據表1鐵路信號運行狀態評價標準可知，鐵路信號所對應的運行狀態為注意狀態。

3.2 評價指標

為了衡量不同鐵路信號運行狀態預警模型的好壞，選擇希爾不等系數(Hill inequality coefficient, TIC)和平均絕對百分比誤差(Mean absolute percent error, MAPE)作為評價指標，二者公式如下：

式中，為數據序號；為數據總數；X，X分別為實際狀態和預測狀態的評價分值。其中，TIC主要用來衡量預警狀態的變化趨勢和實際狀態的一致性，而MAPE主要用來衡量狀態預警的準確率。

3.3 結果分析

表 2 不同模型的運行狀態預警效果統計

由圖4運行狀態預警圖可知，與PSO-BPNN和BPNN相比較，CAPSO-BPNN的預警曲線與鐵路信號實際狀態曲線的一致性更高。由表2不同模型的運行狀態預警效果統計可知，TIC和MAPE評價指標上，CAPSO-BPNN模型的MAPE和TIC分別為4.5961和0.0235，均低于PSO-BPNN模型的6.7441和0.0367和BPNN模型的8.5372和0.0454，從而說明CAPSO-BPNN具有更高的預警準確率。綜上所述，本文提出的CAPSO-BPNN模型具有更高的預警準確率和更優的模型性能，為鐵路信號運行狀態預警提供了新的方法和途徑。

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Study on the Precautionary Method for Railway Signal Running State Based on CAPSO-BPNN

YU Xi-ping

430205

In order to improve the precautionary accuracy for railway signal running state and overcome disadvantages of slow convergence speed and local optimization in BPNN model, and its performance was easily affected by the initial weight value and threshold value and so on, this paper proposed a precautionary model based on CAPSO-BPNN for railway signal running state. The results showed that the CAPSO-BPNN model had higher accuracy and better performance than PSO-BPNN and BPNN, which provided new method and approach for forewarning of the operating state of railway signals.

Railway signal;cloud adaptive particle swarm optimization (CAPSO); BP neural network (BPNN); running state

TP391.1

A

1000-2324(2019)02-0281-04

10.3969/j.issn.1000-2324.2019.02.024

2018-04-23

2018-05-14

喻喜平(1968-),女,碩士,副教授,研究方向:軌道交通通信信號技術. E-mail:yuxiping1968@163.com