列车速度预测的价值、应用场景与核心技术研究

随着轨道交通系统向智能化、高效化方向发展，列车速度预测作为关键技术支撑，在提升运输效率、保障运行安全、实现节能降耗等方面发挥着日益重要的作用。本文系统分析了列车速度预测在多场景下的应用价值，梳理了随机森林、神经网络、预测控制等核心技术原理，探讨了不同运营环境下的技术实施路径，并对未来发展趋势进行了展望，为轨道交通系统的智能化升级提供理论参考。

关键词：列车速度预测；智能交通；神经网络；预测控制；运行效率

1 引言

机器视觉等人工智能技术给交通强国带来较多思路。在地铁和铁路场景中，大力发展智能交通事业，通过算法实现乘客异常行为的自动感知，辅助业务生产，提高安全系数和效率等。

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在安保安检领域，深圳地铁20号线设有集中判图中心，可远程管理多个车站安检点。该中心利用卷积神经网络(CNN)深度学习算法，通过AI技术对安检机拍摄的照片进行智能分析，自动识别各类违禁物品，进一步保障乘客出行安全。同时，该集团还在11号线机场、车公庙等车站开展AI安防试点，利用图像识别技术对车站内的异常情况进行实时监测，以有效提升车站的安全管理水平。

近年来，随着我国轨道交通网络的快速扩张和客运量的持续增长，轨道交通系统正面临着提升运行效率、保障安全性和降低运营成本的多重挑战。在这一背景下，列车速度预测作为连接运行控制与调度决策的关键技术纽带，日益成为行业研究的焦点。列车速度预测是指基于列车运行状态、线路条件、环境因素等多元信息，通过建立数学模型或算法，对未来一段时间内列车运行速度进行精准预估的技术方法。

列车速度预测的必要性主要体现在三个方面：首先，面对日益复杂的运营环境，传统依赖司机经验的操作模式已难以满足高精度、实时性的控制需求；其次，列车运行过程具有强非线性、时变特性和多重约束，简单控制策略无法实现系统最优；第三，在突发事件应急处置中，快速准确的速度预测是支撑调度决策、降低影响的关键-3。因此，深入研究列车速度预测的技术体系与实施路径，对推进轨道交通智能化发展具有重要理论价值和现实意义。

本文将从列车速度预测的多维价值出发，系统分析其核心技术原理与实施方法，并针对不同应用场景探讨技术实现路径，以期为轨道交通系统的优化运行提供全面参考。

2 列车速度预测的多维价值与必要性

列车速度预测作为轨道交通智能化运行的核心技术，其价值体现在多个维度，共同构成了技术发展的内在驱动力。深入分析这些价值维度，有助于更全面地理解速度预测在轨道交通系统中的战略地位。

2.1 提升运行效率与准时性

在轨道交通系统中，运行效率与准时性是衡量服务质量的关键指标。通过精准的速度预测，列车能够更精确地遵循运行图，减少区间运行时间的偏差，从而提升整个线路的通行能力。具体而言，速度预测通过运行态势推演，使调度系统能够前瞻性地评估列车在各区间的通过时间，为运行调整提供决策依据-7。研究表明，基于预测控制的速度跟踪方法能够显著降低速度跟踪误差，提高列车正点率-1。

特别是在高密度运营的轨道交通线路上，前后列车之间的运行耦合关系密切，单一列车的运行偏差会通过"涟漪效应"影响后续多列车的运行。精准的速度预测为列车群协同控制提供了数据基础，使系统能够在时空维度上优化列车运行轨迹，提升路网整体运行效率。运行控制与动态调度一体化技术已证明可将线路通过能力提高15%，有效提升系统应急处置效率-3。

2.2 保障运行安全

安全是轨道交通运营的永恒主题，列车速度预测通过多种机制为运行安全提供保障。一方面，通过对列车未来运行状态的预估，系统可以提前识别潜在的安全风险，如超速、过度制动等，并采取预防性控制措施。另一方面，在临时限速等特殊场景下，速度预测能够为列车提供平滑的速度调整策略，避免剧烈调速带来的安全风险-7。

值得一提的是，复杂环境下的车速估计也是安全防护的重要组成部分。基于交互式多模型滤波算法的机车车速估计方法，能够在不同轨面条件下（如干燥轨面、潮湿轨面及冰雪轨面）实现车速的精确估计，而无需额外的轨面识别装置，增强了系统的适应性和可靠性-8。这种"软传感"技术为列车防护系统提供了冗余校验手段，进一步强化了安全基础。

2.3 实现节能降耗

节能降耗是轨道交通运营的关键经济指标，也是绿色交通发展的核心要求。列车速度预测为节能运行提供了技术路径，通过精准的速度规划和操纵策略优化，能够显著降低牵引能耗。基于随机森林和神经网络的列车速度预测算法，通过对功率曲线的分析和区间分类，为不同区间的列车运行提供定制化的速度曲线，从而实现节能目标-1。

从控制理论角度看，节能运行本质上是一个多目标优化问题，需要在时间、安全、舒适度等多重约束下寻找能耗最小的操纵策略。预测控制框架通过多步预测和滚动优化，能够有效解决这一问题。研究表明，基于专家系统的在线推演方法可有效降低牵引能耗，实现节能驾驶-7。此外，RBF神经网络在地铁列车ATO速度曲线预测中的应用，也体现了速度预测在实现综合节能降耗方面的重要价值-4。

2.4 提升乘客舒适度

乘客舒适度是衡量轨道交通服务质量的重要软指标，主要受列车加速度变化率（急动度）影响。精准的速度预测使列车控制系统能够平滑调整牵引制动力，避免突然的加速或减速，从而提升乘坐体验。基于改进广义预测控制的高速动车组速度跟踪控制方法，通过优化控制序列，显著提高了运行的平稳性-6。

值得注意的是，舒适性与运行效率、节能目标之间存在一定的权衡关系。高速运行工况下，空气阻力等非线性因素更为显著，对舒适性的影响也更加复杂。通过数据驱动建模和预测控制，可以在多目标框架下实现各指标的平衡，满足乘客对高品质出行的需求-9。

表1：列车速度预测在多维价值中的关键作用

价值维度	核心贡献	关键技术	实施效果
运行效率	提高通行能力，减少运行时间偏差	运行态势推演、动态调度一体化	线路通过能力提高15%-3
安全保障	风险预警，复杂环境适应	交互式多模型滤波、车速估计	无需额外轨面识别实现精确估速-8
节能降耗	优化操纵策略，降低牵引能耗	随机森林功率分类、预测控制	牵引能耗显著降低-1 -7
舒适度提升	平滑控制，减少急动度	改进广义预测控制、多目标优化	提高运行平稳性-6

3 列车速度预测的核心技术体系

列车速度预测的技术体系涵盖了从数据获取到预测应用的完整链条，其核心包括多种机器学习算法、预测控制方法以及数据融合技术。这些技术共同构成了速度预测的理论基础和方法支撑。

3.1 基于机器学习的预测模型

机器学习算法因其强大的非线性拟合能力和自适应特性，已成为列车速度预测的重要技术手段。在众多机器学习方法中，以下几种尤为突出：

随机森林模型通过构建多个决策树并集成其预测结果，能够有效处理高维特征和非线性关系。在城市轨道交通列车速度预测中，随机森林被用于基于功率曲线的区间分类，为不同区间定制专属预测策略-1。这种方法的优势在于能够评估特征重要性，且对异常值和噪声具有较强的鲁棒性。实验表明，相比传统神经网络模型，随机森林与神经网络结合的方法使速度跟踪误差降低了57.7%-1。

神经网络模型以其强大的非线性映射能力和模式识别功能，在速度预测中占据重要地位。其中，RBF（径向基函数）神经网络具有结构简单、收敛速度快的特点，被应用于地铁列车ATO速度曲线的预测与生成-4。Elman神经网络作为一种典型的反馈神经网络，具有内部状态记忆功能，能够捕捉时间序列中的动态特性，被用于高速列车运行过程的系统辨识-9。更为深入的研究中，学者们还利用回声状态网络（ESN）对高速动车组运行过程进行辨识，该网络能够克服递归神经网络记忆逐渐消退的问题，具有更强的非线性动态系统逼近能力-6。

模糊逻辑系统在处理不确定性和模糊性方面具有独特优势。在列车运行过程中，许多因素（如轨面状况、空气阻力等）难以精确量化，模糊逻辑能够通过隶属度函数描述这些不确定性，实现知识的自然表达。模糊广义预测控制算法将模糊逻辑与广义预测控制相集成，通过模糊控制量的补偿作用减弱或消除线路因素对列车运行速度的影响，提高了系统的稳态精度-2。

3.2 预测控制算法

预测控制是列车速度跟踪控制的核心算法框架，其多步预测、滚动优化和反馈校正的基本原理，特别适合处理具有约束和时滞特性的列车运行过程。

广义预测控制（GPC） 作为预测控制家族中的重要成员，能够适用于非最小相位系统、大延迟系统等复杂对象。在高速动车组控制中，研究者提出了改进广义预测自适应控制算法（JGPC），通过在线实时估计并更新高速动车组动力学模型参数，对算法模型进行修正，有效应对列车运行过程中模型参数时变甚至突变的情况-6。与传统GPC相比，改进算法计算量小、鲁棒性强，能够在较长时域内实现高精度控制。

模型预测控制（MPC） 通过建立列车运动的预测模型，在每个采样周期内求解有限时域内的最优控制问题，生成未来控制序列。基于状态空间模型的预测控制方法，利用状态变量构成反馈律进行预测控制律的求解，使用实际速度与预测速度的差值对下一个时刻的速度预测值进行反馈修正，形成了闭环优化结构-10。这种方法的优势在于能够显式处理各种约束，如牵引力限制、速度限制等，增强系统的实用性。

值得关注的是，自触发预测控制作为新兴控制范式，在高速列车精准控制中展现出潜力。该方法通过事件触发机制减少计算和通信资源的消耗，实现了控制效率与性能的平衡-3。

3.3 实时数据获取与处理技术

高质量的数据是速度预测的基础，多源数据融合和实时处理技术构成了速度预测系统的重要支撑。

列车运行过程中，需要采集的数据包括车辆状态数据（如速度、加速度、牵引力、制动力）、线路条件数据（如坡度、曲率、限速信息）和环境数据（如风速、温度、轨面状况）等。面向高铁运行环境，研究者提出了车-线多层域协同感知和数据融合方法，实现了时空融合的风速建模与强风概率评估-3，为大风限速场景下的速度预测提供了数据基础。

在数据处理方面，滤波算法发挥着关键作用。基于交互式多模型滤波算法（IMM）能够在不需额外轨面识别的情况下，快速精确地估计机车运行速度-8。该算法通过多个模型并行运行，描述不同轨面条件下的车辆动力学特性，通过马尔可夫转移概率实现模型间的自适应切换，增强了系统的适应能力。

系统辨识方法也是数据处理的重要组成部分。预报误差法（PEM）通过最小化模型预测输出与实际测量值之间的误差准则函数，辨识高速列车运行过程的状态空间模型，为预测控制提供准确的对象模型-10。与子空间辨识法相比，预报误差法在各种噪声条件下表现出更强的抗干扰能力和更高的模型精度。

3.4 多模型融合与协同决策技术

面对复杂的列车运行环境，单一预测模型往往难以全面描述系统特性，多模型融合成为技术发展的必然趋势。

混合预测框架通过组合多种算法的优势，实现了预测性能的提升。例如，随机森林与神经网络的结合，利用随机森林进行工况划分，再针对不同工况训练专用的神经网络预测模型，既保留了随机森林的强解释性，又发挥了神经网络的高精度优势-1。类似地，模糊广义预测控制将模糊逻辑的推理能力与预测控制的优化能力相结合，增强了系统对不确定性的适应能力-2。

协同决策技术则将速度预测置于更广阔的系统框架中，实现运行控制与调度的一体化。这一技术打破了既有高速铁路运营中调度指挥和运行控制的"分层"模式，建立了速度控制与调度决策协同优化模型，提出了运行控制与动态调度一体化分布式速度调节控制与间隔调整方法-3。在这种框架下，速度预测不仅是控制器的输入，也是调度决策的重要依据，形成了闭环优化结构。

表2：列车速度预测核心算法比较

算法类型	优势	局限性	适用场景
随机森林	抗过拟合、可评估特征重要性	计算复杂度随树数量增加	工况分类、功率曲线分析-1
神经网络	非线性拟合能力强、自适应学习	需要大量训练数据、黑箱模型	速度曲线预测、系统辨识-4 -9
广义预测控制	处理大延迟系统、强鲁棒性	计算复杂度高、参数整定复杂	速度跟踪控制-6
模糊预测控制	处理不确定性、无需精确数学模型	规则库设计依赖专家经验	复杂环境下的速度控制-2
交互式多模型滤波	多模式自适应、无需额外传感器	模型集设计复杂	不同轨面条件下的车速估计-8

4 典型应用场景分析

列车速度预测技术的应用价值在不同运营场景下展现出多样化的表现形式。分析这些典型场景，有助于深入理解技术与需求的契合点。

4.1 城市轨道交通

城市轨道交通具有站间距短、起停频繁的特点，对列车速度预测提出了特殊要求。在这一场景下，速度预测主要服务于精准停车和节能运行两个目标。

基于随机森林和神经网络的列车速度预测算法，首先基于实测数据对列车瞬时功率进行计算，并运用随机森林模型根据功率曲线进行区间分类，然后基于神经网络建立适用于不同区间的速度曲线实时预测方法-1。这种方法能够有效应对城市轨道交通复杂的运行工况，实现速度曲线的精确跟踪。实测结果表明，该方法的跟踪误差相比传统神经网络模型降低了57.7%，相比随机森林回归模型降低了73.9%-1。

ATO（列车自动运行）系统是城市轨道交通的核心控制系统，基于RBF神经网络的ATO速度曲线预测方法，通过分析列车驾驶策略和运行速度影响因素，建立评估体系，设计神经网络结构与参数，实现了速度曲线的精准预测-4。这种方法能够适应不同的线路条件和运行要求，为智能驾驶和节能降耗提供技术支持。

4.2 高速铁路

高速铁路运行速度快、运行环境复杂，对速度预测的精度和鲁棒性要求极高。在这一领域，速度预测主要解决速度跟踪和延误恢复问题。

针对高速动车组模型参数时变的特点，改进的广义预测自适应控制算法（JGPC）通过多步预测、滚动优化以及反馈校正，实现了长时域范围内的精确控制-6。该算法使用FFRELS方法在线实时估计并更新动力学模型参数，对控制器模型进行修正，有效应对参数突变等特殊情况，保证了控制的适应性。

运行控制与动态调度一体化是高速铁路发展的前沿方向，该技术通过建立基于深度学习的高速列车运行状态预测模型，提出自触发预测控制方法，构建速度控制与调度决策协同优化模型，实现了控车精度平均提升15.8%的显著效果-3。这一技术在大风限速等突发事件应急处置中表现出色，能够快速生成优化的速度曲线和调度方案，提高线路通过能力。

4.3 临时限速与突发事件应对

临时限速是铁路运营中常见的特殊情况，如何在该场景下维持运行效率是对速度预测技术的特殊考验。区域临时限速下的列车运行态势在线推演，通过建立推演模型，分析临时限速、电分相、坡度等线路条件下的列车牵引计算过程和工况转换关系，实现列车运行态势的实时预测-7。

该技术提出了基于专家系统的在线推演方法，利用节时和最优节能驾驶策略下的运行态势历史信息，大幅提升了解题效率（约20倍），同时能有效减小列车晚点时间，降低牵引能耗-7。这种方法为调度员实时提供列车在未来运行区间的加减速情况，预测列车到站晚点时间，为阶段计划调整提供决策支持。

4.4 节能运行优化

节能是轨道交通可持续发展的核心要求，速度预测在节能运行优化中发挥着关键作用。预测控制思想在机车节能运行速度预测中的应用，通过在满足安全、时间、速度限制的条件下，根据列车实际运行的线路纵断面信息，选择节能优化操纵方法，预测列车节能运行的速度-5。

这种基于预测控制的节能优化方法，本质上是在多重约束下寻找能耗最小的操纵策略。通过多步预测，系统能够前瞻性地判断列车运行趋势，在牵引、巡航、惰行和制动等工况间智能切换，实现能量的最优分配。仿真结果表明，该方法在典型区间能够实现显著的节能效果-5。

值得一提的是，模糊广义预测控制通过模糊控制量的补偿作用，减弱或消除线路因素对列车运行速度的影响，进一步优化了牵引能量的使用效率-2。这种智能补偿机制，使系统能够适应线路参数的变化，维持节能运行状态。

表3：不同应用场景下的技术需求与解决方案

应用场景	核心需求	关键技术	实施效果
城市轨道交通	精准停车、站间运行优化	随机森林区间分类、RBF神经网络预测	速度跟踪误差降低57.7%-73.9%-1
高速铁路	高精度速度跟踪、延误恢复	改进广义预测控制、运行控制与调度一体化	控车精度提升15.8%-3 -6
临时限速处置	快速响应、运行态势推演	专家系统、在线推演方法	求解效率提升20倍，减少晚点-7
节能运行	能耗最小化、操纵策略优化	预测控制思想、模糊广义预测控制	降低牵引能耗，优化操纵策略-2 -5

5 实施挑战与未来展望

尽管列车速度预测技术取得了显著进展，但在实际应用中仍面临诸多挑战，同时也孕育着新的发展机遇。

5.1 技术挑战

数据质量与完备性是首当其冲的挑战。列车运行环境复杂，传感器采集的数据往往包含噪声甚至缺失，这对预测模型的准确性造成影响。虽然滤波算法和状态估计技术能够在某种程度上缓解这一问题，但在极端条件下仍难以保证预测精度-8。此外，模型泛化能力也是一个亟待解决的问题，在特定线路或工况下训练的模型，往往难以直接适用于其他条件，需要重新调整参数或结构。

模型实时性与计算复杂度之间的平衡是工程应用中的核心难题。高速列车运行速度快，对控制系统的实时性要求极高，而复杂的预测算法通常需要大量计算资源，难以在有限的时间内完成求解-6。特别是在神经网络等数据驱动方法中，在线学习与推理的时间开销与系统实时性要求之间存在矛盾。

系统集成与验证方法也是实际应用中的瓶颈。速度预测系统需要与既有的列车控制、调度指挥等系统无缝集成，涉及大量的接口适配和信息融合工作。同时，由于安全性考量，新建模方法和控制算法需要通过严格的测试验证才能上车应用，而目前缺乏标准的评估体系和验证平台-3。

5.2 未来发展趋势

面向未来，列车速度预测技术将朝着智能化、自适应和一体化方向演进。

深度学习与强化学习的结合将是重要趋势。深度神经网络具有强大的表征学习能力，能够从海量历史数据中提取深层特征；强化学习则通过与环境交互优化决策策略，二者结合可形成具备自学能力的智能预测系统。这种技术路线有望解决模型泛化能力不足的问题，使系统能够自动适应不同的线路条件和运行环境。

云-边协同的预测架构将有效平衡计算复杂度与实时性之间的矛盾。在这种架构下，复杂的模型训练和迭代优化在云端完成，而轻量化的预测推理则在车载或路侧边缘设备执行，既保证了模型的先进性，又满足了控制的实时性要求。同时，通过联邦学习等技术，各列车运行数据可在加密状态下协同训练，不断提升模型性能而不泄露隐私。

车-车协同预测将开创速度预测的新模式。现有预测主要基于单车信息，未来通过车联网技术，前后列车可共享运行状态和预测信息，形成协同预测网络。这种模式能够更准确地评估列车间的相互影响，尤其在突发事件的传播机理分析方面具有独特优势。

数字孪生技术将为速度预测提供理想的测试和验证平台。通过构建列车运行系统的数字镜像，可在虚拟环境中对预测算法进行全面测试和验证，大幅降低实车试验的成本和风险-3。同时，数字孪生平台还可用于算法的持续优化，形成虚实互馈的良性循环。

6 结语

列车速度预测作为轨道交通智能化运行的核心技术，通过提升运行效率、保障安全、降低能耗和改善舒适度，为现代轨道交通系统创造了多维价值。随着随机森林、神经网络等机器学习算法以及预测控制理论的不断发展，速度预测的精度和实用性显著提高，已在城市轨道交通、高速铁路、临时限速应对等多种场景中展现出良好的应用效果。

未来，随着人工智能、车联网、数字孪生等技术的不断成熟，列车速度预测将朝着更加智能、自适应和协同的方向发展，为构建更加安全、高效、绿色的轨道交通系统提供核心技术支撑。这一进程不仅需要算法层面的创新，也需要在系统架构、验证方法和标准化方面同步推进，共同推动轨道交通智能化水平的提升。

展望：：：：：

并且正在从传统的自动化控制，向与人工智能、大模型深度融合的智能化阶段迈进。

以下表格清晰地展示了各类算法技术在国内地铁系统中的具体应用形式和案例：

技术类别	应用形式	典型特点/案例
列车自动驾驶(ATO)	通过车地实时通信，动态锁定安全距离，精准控制启停与站台对标-1。	实现"分秒不差"的高效运转，应用于上海地铁等全自动驾驶线路-1。
智能运行调度	运行调度智能体：基于大模型和AI求解器，根据实时客流动态优化列车运行图和运力调配-3 -7。	从"单点控制"升级为"网络集控+智慧调度"-1，提升整体运输效率。
先进控制算法	RBF神经网络：用于列车运行速度的追踪控制，以减小控制滞后和稳态误差-6。	属于前沿算法探索，旨在提升控制的精准度-6。
行业大模型	"1个大模型+N个智能体"体系：如青岛地铁发布的行业大模型，赋能车辆、供电、调度等多个业务场景-2 -4 -10。	运营效率提升超40%，生产作业流程缩减超60%-2 -10，是当前智慧城轨建设的核心。

💡 从自动化到智能化：技术应用的演进

你可能已经注意到，地铁系统中的算法并非单一技术，而是一个多层次、不断演进的技术体系。

基础自动化控制：这是目前许多地铁系统的基石，实现了列车的基本自动行驶和精确停车，保障了运营的准点和高效-1。
智能调度与优化：在自动化之上，通过运行调度智能体等AI技术，系统能够应对客流变化等动态情况，实现运力的精准匹配和灵活调整，让整个线网的运行更聪明-3 -7。
前瞻性的技术探索：像RBF神经网络这类先进控制算法的研究，旨在解决现行系统中仍存在的控制滞后等问题，代表了技术持续优化的方向-6。
全域智能化（未来趋势）：以青岛地铁和百度智能云等推出的行业大模型为代表，标志着技术应用进入新阶段。它通过一个"大脑"（大模型），驱动多个"专家"（智能体），实现从设备运维到乘客服务、应急处置的全业务链智能化，最终目标是降本增效，显著提升运营效率和服务水平-2 -3 -10。