一种基于GA-LSSVM的铁路运输调度风险等级识别方法与系统

本发明提供一种基于GA‑LSSVM的铁路运输调度风险等级识别方法与系统，属于铁路运输调度安全技术领域。针对目前的机器学习算法存在计算复杂度高、难以满足实时性需求等问题，本发明包括：获取多源风险数据，提取待识别特征，构建风险因素样本集并对其不平衡问题进行处理，通过自编码器对风险因素样本集进行数据降维，基于LSSVM算法构建风险等级识别模型，利用GA算法对其中参数进行调优，得到GA‑LSSVM模型，将处理后的风险因素样本集输入GA‑LSSVM模型进行训练、测试与验证，得到优化后的GA‑LSSVM模型，输入实时数据进行预测，得到实时数据的风险等级。本发明能够有效提高铁路运输系统的风险识别准确性。