基于LSTM-FCN的列车调度员行为异常检测系统及其动态干预方法

本发明公开了基于LSTM‑FCN的列车调度员行为异常检测系统及其动态干预方法，涉及智能监测技术领域，通过实时采集调度操作时序数据、环境状态数据及生理监测数据，构建时空联合特征向量，利用LSTM‑FCN混合网络分别提取时序依赖特征与空间模式特征，并结合生理数据生成的注意力权重矩阵与环境参数生成的补偿因子矩阵，动态计算综合异常概率值；当概率值超过自适应调整阈值时，触发基于行车调度知识图谱的分级干预机制，实现从界面提示到人工接管的递进式干预。本发明通过融合多模态数据与自适应动态补偿，解决了传统列车监测采用静态模型对复杂场景适应性差的问题，显著提高了列车调度员异常行为检测的准确性与干预时效性。