基于知识数据协同驱动的列车到达晚点预测方法及其应用

基于知识数据协同驱动的列车到达晚点预测方法，包括如下步骤：根据区间临时限速下的列车运行约束、工况转换关系和列车的动力学模型构建列车运行态势推演模型，得到模型仿真的不同限速条件下的列车晚点时间；将模型得到的晚点数据与列车原始数据相结合得到增强数据；构建基于数据驱动的列车晚点预测模型，将增强后的数据作为神经网络的输入，利用深度学习的方式预测列车在目标站的到达晚点时间。本发明通过模型推演得到的列车晚点时间融合到历史运行数据中实现数据增强，解决了小样本情况下对稀疏值预测精度不高的问题，对于我国目前准点率较高、大晚点情况较少和线路及车辆参数已知的情况下的高铁晚点预测有一定的参考价值。