本发明涉及地铁线路调度，具体为基于实时数据分析的地铁线路智能调度优化方法和系统。
背景技术：
1、地铁作为现代城市交通的重要组成部分，其运行效率和服务质量直接关系到市民的出行体验和城市的交通状况。近年来，随着大数据、人工智能等技术的发展，实时数据分析在各个领域得到了广泛应用。然而，传统的地铁调度系统主要依赖于固定的调度规则和预定义的调度计划，这种静态的调度方式在应对复杂多变的运行环境和需求时显得力不从心。在城市轨道交通领域，基于实时数据分析的智能调度优化系统成为研究热点。
2、目前，已有一些地铁调度系统被提出，主要依赖于人工操作和固定的调度规则，通常只能对单一来源的数据进行分析，缺乏多源数据融合的能力，这导致系统无法全面、准确地掌握地铁线路的运行状况。此外，现有技术的调度优化算法往往过于简单，难以应对复杂多变的运行环境和需求，无法实现真正的智能化调度，因此需要发明出一种基于实时数据分析的地铁线路智能调度优化方法和系统来解决上述问题。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供基于实时数据分析的地铁线路智能调度优化方法和系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于实时数据分析的地铁线路智能调度优化系统，包括数据采集单元、数据处理分析单元、调度决策执行单元、用户界面显示单元、数据存储单元，所述数据采集单元与数据处理分析单元之间信号连接，所述数据处理分析单元与调度决策执行单元之间信号连接，所述用户界面显示单元与数据采集单元、数据处理分析单元以及调度决策执行单元之间信号连接，所述数据存储单元与数据采集单元、数据处理分析单元以及调度决策执行单元之间信号连接。
3、所述数据采集单元包括列车位置采集模块、列车速度采集模块、客流量统计模块、设备状态采集模块。
4、所述数据处理分析单元包括数据预处理模块、数据清洗模块、数据整合模块。
5、所述调度决策执行单元包括智能预测模型生成模块、智能调度决策模块、控制执行模块。
6、所述用户界面显示单元包括实时运行数据展示模块、调度方案显示模块、预测结果显示模块、调度信息发布模块。
7、所述数据存储单元包括原始数据存储模块、处理数据存储模块、调度方案存储模块、预测结果存储模块。
8、优选的，所述列车位置采集模块，用于对列车的实时位置数据进行采集。
9、所述列车速度采集模块，用于对列车行驶的实时速度数据进行采集。
10、所述客流量统计模块，用于对每个站点的入站人数进行数据采集。
11、所述设备状态采集模块，用于对设备运行状态的参数数据进行采集。
12、优选的，所述数据预处理模块，用于对采集到的数据进行预处理。
13、所述数据清洗模块，用于对预处理后的数据进行筛选，去除异常、无用、缺失的数据。
14、所述数据整合模块，用于将清洗后的数据进行集中整合。
15、优选的，所述智能预测模型生成模块，用于生成智能预测模型。
16、所述智能调度决策模块，用于根据处理后的数据与智能预测模型生成智能调度决策，包括发车间隔、运行速度、进出站时间控制的优化调整。
17、所述控制执行模块，用于将调度决策转化为具体的控制指令，发送给地铁线路的各个子系统，进行精确调控。
18、优选的，所述实时运行数据展示模块，用于将列车运行过程中采集的数据进行实时显示。
19、所述调度方案显示模块，用于将智能调度决策模块计算出的调度方案显示在屏幕上。
20、所述预测结果显示模块，用于向乘客发布实时的调度信息。
21、优选的，所述原始数据存储模块，用于将数据采集单元采集到的原始数据存储到数据库中。
22、所述处理数据存储模块，用于将数据处理分析单元处理分析后的数据存储到数据库中。
23、调度方案存储模块，用于将调度决策执行单元中生成的调度方案结果存储到数据库中。
24、所述预测结果存储模块，用于将用户界面显示单元中的显示数据存储到数据库中。
25、优选的，所述数据预处理模块包括对数据的筛选，识别，分类以及缺失值处理，所述数据清洗模块包括对重复数据清洗、不完整数据清洗、数据格式清洗以及错误数据清洗，所述数据整合模块包括解决对数据的匹配、转换以及冗余问题。
26、基于实时数据分析的地铁线路智能调度优化方法，包括以下步骤：
27、s1、首先通过列车位置采集模块、列车速度采集模块对列车在行驶过程中的实时位置以及速度信息数据进行采集，同时通过客流量统计模块对各站点的进出站客流数据进行采集，并且通过设备状态采集模块对设备的运行数据进行采集，将采集到的信息通过原始数据存储模块上传到数据库中，同时通过实时运行数据展示模块将列车信息、人流量信息以及设备状态的运行信息实时展示在监控显示屏上。
28、s2、通过数据预处理模块对数据库中的原始数据进行筛选，识别，分类以及缺失值处理，在预处理完毕后，通过数据清洗模块对数据进行筛选，去除重复、异常、无用以及缺失的数据，随后通过数据整合模块将清洗后的数据进行匹配、转换，并将整合后的数据通过处理数据存储模块上传到数据库中。
29、s3、通过智能预测模型生成模块建立智能预测模型，随后通过智能调度决策模块将数据库中的数据导入到智能预测模型中，并通过智能预测模型给出决策方案，计算出合适的发车间隔、运行速度以及进出站时间，并通过预测结果显示模块将计算结果显示在监控显示屏上，并通过预测结果存储模块将决策方案存储到数据库中，随后通过调度执行模块将决策结果转换成控制命令，并下发到地铁线路的各个子系统中，进行精确调控，同时通过调度方案显示模块将结果显示在监控屏幕上，并通过调度方案存储模块，将命令方案存储到数据中，同时通过调度信息发布模块将调度信息实时推送给乘客。
30、与现有技术相比，本发明提供了基于实时数据分析的地铁线路智能调度优化方法和系统，具备以下有益效果：
31、1、该基于实时数据分析的地铁线路智能调度优化方法和系统，引入多源数据融合技术，将来自不同系统的数据进行集成和整合，形成全面的数据视图，这使得系统能够更全面地掌握地铁线路的运行状况，为调度决策提供有力支持。
32、2、该基于实时数据分析的地铁线路智能调度优化方法和系统，采用自适应调度算法和智能预测模型，能够根据实时数据动态调整调度策略，这种基于实时数据驱动的调度方式能够更准确地应对复杂多变的运行环境和需求，实现更高效的调度。
33、3、该基于实时数据分析的地铁线路智能调度优化方法和系统，提出智能协同与联动控制机制，使地铁线路智能调度系统能够与其他相关系统进行无缝对接和协同工作。
34、4、该基于实时数据分析的地铁线路智能调度优化方法和系统，通过集成先进的实时数据采集、处理和分析技术，结合自适应调度算法、多源数据融合与智能预测模型，实现了地铁线路的高效、智能调度，提升地铁线路的运行效率、减少运营成本，并为乘客提供更加舒适、便捷的出行体验。
1.基于实时数据分析的地铁线路智能调度优化系统，包括数据采集单元（1）、数据处理分析单元（2）、调度决策执行单元（3）、用户界面显示单元（4）、数据存储单元（5），其特征在于：所述数据采集单元（1）与数据处理分析单元（2）之间信号连接，所述数据处理分析单元（2）与调度决策执行单元（3）之间信号连接，所述用户界面显示单元（4）与数据采集单元（1）、数据处理分析单元（2）以及调度决策执行单元（3）之间信号连接，所述数据存储单元（5）与数据采集单元（1）、数据处理分析单元（2）以及调度决策执行单元（3）之间信号连接；
2.根据权利要求1所述的基于实时数据分析的地铁线路智能调度优化系统，其特征在于：所述数据预处理模块（21）包括对数据的筛选，识别，分类以及缺失值处理，所述数据清洗模块（22）包括对重复数据清洗、不完整数据清洗、数据格式清洗以及错误数据清洗，所述数据整合模块（23）包括解决对数据的匹配、转换以及冗余问题。
3.基于实时数据分析的地铁线路智能调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
