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本发明公开一种中低速磁浮列车速度预测方法、系统、设备及介质，涉及磁浮列车运行控制技术领域。所述方法包括：获取磁浮列车的实际运行数据；对所述实际运行数据进行单位统一化和受力计算，得到当前时刻下所述磁浮列车的速度和受力；利用所述速度、所述受力和改进的PSO方法，对LSTM模型的隐含层节点个数和学习率进行参数寻优，并根据优化参数后的LSTM模型进行磁浮列车速度预测。本发明能够基于数据驱动构建模型，实现对磁浮列车的精准控制。

本发明提供一种基于MAPPO算法的多列车动态调度方法及系统，涉及多列车动态调度技术领域，方法包括获取多列车运行状态信息，根据预训练的神经网络策略模型识别状态信息以生成离散动作决策；根据离散动作决策生成调整指令，根据调整指令计算新的运行状态信息以及当前决策步的复合奖励反馈并更新列车环境状态信息以进入下一决策步直至当前回合结束；根据当前回合的所有奖励判断当前回合对应的调度策略是否符合预设调度策略，若否，则返回执行获取多列车运行状态信息的步骤，直至符合预设调度策略以动态协同优化多列车调度。本申请解决了现有技术中的列车调度方法仍局限于单列车决策或局部竞争范式，缺乏协同全局调度能力的技术问题。

本发明涉及一种地铁交通流优化控制方法，包括如下步骤：先根据各个列车的计划运行参数，生成轨道交通网络的拓扑结构图；再基于拓扑结构图，分析列车流的可控性和敏感性；再根据各个列车的计划运行参数，生成多列车无冲突运行轨迹；再在每一采样时刻，基于列车当前的运行状态和历史位置观测序列，对列车未来某时刻的行进位置进行预测，然后建立从列车的连续动态到离散冲突逻辑的观测器，将连续动态映射为离散观测值表达的冲突状态；当系统有可能违反交通管制规则时，对地铁交通混杂系统的混杂动态行为实施监控，为控制中心提供告警信息；最后当告警信息出现时，采用自适应控制理论方法对列车运行轨迹进行鲁棒双层规划，并将规划结果传输给各列车。

本发明涉及一种地铁交通流优化控制方法，包括如下步骤：先根据各个列车的计划运行参数，生成轨道交通网络的拓扑结构图；再基于拓扑结构图，分析列车流的可控性和敏感性；再根据各个列车的计划运行参数，生成多列车无冲突运行轨迹；再在每一采样时刻，基于列车当前的运行状态和历史位置观测序列，对列车未来某时刻的行进位置进行预测，然后建立从列车的连续动态到离散冲突逻辑的观测器，将连续动态映射为离散观测值表达的冲突状态；当系统有可能违反交通管制规则时，对地铁交通混杂系统的混杂动态行为实施监控，为控制中心提供告警信息；最后当告警信息出现时，采用自适应控制理论方法对列车运行轨迹进行鲁棒双层规划，并将规划结果传输给各列车。

本发明涉及一种基于鲁棒策略的地铁交通冲突预警方法，包括如下步骤：先根据各个列车的计划运行参数，生成轨道交通网络的拓扑结构图；再基于拓扑结构图，分析列车流的可控性和敏感性；再根据各个列车的计划运行参数，生成多列车无冲突运行轨迹；再在每一采样时刻，基于列车当前的运行状态和历史位置观测序列，对列车未来某时刻的行进位置进行预测，然后建立从列车的连续动态到离散冲突逻辑的观测器，将连续动态映射为离散观测值表达的冲突状态；当系统有可能违反交通管制规则时，对地铁交通混杂系统的混杂动态行为实施监控，为控制中心提供告警信息。本发明滚动实时对地铁列车轨迹进行预测，有效预警列车冲突，提高地铁交通的安全性。

本发明涉及一种地铁列车冲突预警方法，包括如下步骤：先根据各个列车的计划运行参数，生成轨道交通网络的拓扑结构图；再基于拓扑结构图，分析列车流的可控性和敏感性；再根据各个列车的计划运行参数，生成多列车无冲突运行轨迹；再在每一采样时刻，基于列车当前的运行状态和历史位置观测序列，对列车未来某时刻的行进位置进行预测，然后建立从列车的连续动态到离散冲突逻辑的观测器，将连续动态映射为离散观测值表达的冲突状态；当系统有可能违反交通管制规则时，对地铁交通混杂系统的混杂动态行为实施监控，为控制中心提供告警信息。本发明滚动实时对地铁列车轨迹进行预测，有效预警列车冲突，提高地铁交通的安全性。