嘿，咱就這麽說哈，胖仔研究社啦！
【前言】
嘿，在城市那軌域交通裏呀，列車執行那可是最基本的營運業務之一呢，列車執行的安全性跟效率可直接就影響著整個交通系統的執行效率還有服務水平喲，而且還跟乘客出行的舒適性有關系呢。
嘿，那城市軌域交通列車控制系統呢，它可是由好多子系統湊一塊兒組成的個挺復雜的玩意兒，像啥列車速度控制呀，自動駕駛呀，還有列車定位那些子系統。在這一堆子系統裏頭呢，列車速度控制那可是整個系統的關鍵環節嘞！
嘿，那列車速度控制有自動駕駛跟人工駕駛這倆方式喲。現在呢，咱國家城市軌域交通系統裏主要用 ATO 這種方式，它自動化程度挺高的哈，不過呢，就因為 ATO 方式對人和環境依賴挺大的，所以容易出安全方面的隱患呢。
【聯邦學習的概念】
聯邦學習就是在能保護數據私密的情況下呀，好多使用者靠著特定的協定來一塊兒共享訓練模型的那些參數呢。它的主要意思就是這麽個事兒唄。
嘿，那訓練模型的使用者就在自個兒本地搞模型訓練，壓根兒不跟伺服器打交道哇！
（2）伺服器可弄不清使用者的模型參數喲，那也就不會把自己的數據往伺服器那兒傳啦，就這麽能保證數據私密哩。
（3）使用者能在自個兒那兒訓練，可得把在本地訓練出來的那模型參數往伺服器上送。而且呀，整個聯邦學習系統裏的每個使用者都有自個兒的本地網路、裝置還有計算資源啥的，就這麽能在不咋影響模型效果的情況下把數據給共享嘍。
嘿，在那傳統的機器學習裏呀，就因為得弄個老大規模的訓練集來弄那些個所需特征，接著再搞分類、聚類還有回歸這些個事兒，所以就得把好多數據往伺服器那兒傳呢。
嘿，在那聯邦學習裏呀，使用者就光把訓練數據往伺服器那兒一送就行嘍，也就是用那本地訓練的法子，壓根兒不用把原始數據往伺服器那兒傳啦。
嘿，就因為在那聯邦學習裏呀，每個使用者那可都是一個訓練集呢，所以各個使用者之間壓根兒就沒啥競爭關系。那在聯邦學習裏呢，就光把原始數據往伺服器那兒一傳，整個模型訓練過程就完事啦。
不過呢，就因為每個使用者得把訓練數據往伺服器那兒傳，所以就得在使用者們之間弄個通訊通道。現在這通訊技術主要有啥：
嘿，那啥公鑰加密技術哈。就說用一種特兒別的數學函式來表示個金鑰，這過程咋弄嘞，先把原始數據給轉換成個長長的密碼，完了再用那密碼算出個新金鑰來唄。
嘿，在那傳統的通訊技術裏呀，加密演算法主要靠數學函式來加密和解密呢，可碰到那些復雜的計算過程就不太好辦啦。所以嘞，就靠著公鑰加密技術來實作聯邦學習裏的安全通訊，變成了研究的熱門事兒啦。
這類通訊技術一般都是由一堆硬體裝置構成的，像啥 FPGA、DSP 之類的。在傳統的機器學習裏，就因為沒啥大規模的訓練集，所以模型效果不咋地，就得把好多數據往伺服器那兒傳著訓練。
嘿，在那聯邦學習裏面呢，使用者可不興把大把數據往伺服器那兒傳著去訓練哈，所以就能靠著現有的硬體平台把這事兒給辦嘍。
嘿，從聯邦學習那定義裏就能瞧出來，聯邦學習說到底那就是一種挺安全的分布式機器學習的法子唄。
【聯邦學習法基本原理】
嘿，聯邦學習的原理呢，就是靠著搭建那個聯邦學習的平台呀，把數據給弄成分布式采集啦，然後再透過分布式計算和儲存，就把數據給搞成分布式訓練啦。那這聯邦學習平台呢，有三個部份，伺服器端、客戶端還有邊緣端。
伺服器端那可是系統的關鍵所在呀，也是整個聯邦學習平台的重要核心部份，專門用來收集數據、處理數據還有儲存所有使用者的數據呢；客戶端呢，就是一種靠著本地數據的智慧小玩意兒，能直接跟伺服器連著進行數據的傳輸和處理。
嘿，那邊緣端呢，它就像是聯邦學習平台跟伺服器之間的紐帶呀，那可是整個系統裏最直接跟使用者數據還有服務品質打交道的地方呢。
嘿，那聯邦學習平台呀，靠著搭建起分布式的網路還有伺服器端，就把使用者數據在本地裝置跟伺服器那兒給弄共享啦。客戶端呢，能透過行動裝置跟伺服器連著，也能透過衛星呀、Wi-Fi 啥的跟伺服器連著。
嘿，咱使用者能在那行動裝置上安個客戶端軟體，然後靠著雲平台把網路裏所有的數據都給接收嘍、分析分析再處理處理。等那行動裝置收到數據後呢，能在本地就把它給處理了，要不就透過衛星呀、Wi-Fi 啥的把數據往伺服器端給發過去。
嘿，那聯邦學習平台跟伺服器端是透過網路來相互交流的喲。使用者能在終端上裝客戶端軟體，然後去存取伺服器端，也能透過行動裝置上的雲平台在本地搞計算處理。要是使用者在終端上裝客戶端軟體去存取伺服器端，那系統就會在本地弄個模型來處理使用者的數據哩。
嘿，那客戶端上的模型能根據數據的那些特點啥的，對著不同的場景去訓練，完了再把訓練好的模型往伺服器端送唄。
嘿，在那城市軌域交通列車的智慧控制系統裏呀，列車執行的那個控制系統呢，專門負責去收集跟列車執行有關的那些數據，然後再把這些數據給存起來，接著分析分析，再處理處理。
軌域交通那列車的智慧控制系統呀，主要就是由車跟地之間通訊、車跟車站之間通訊這三部份構成的。車輛跟地面裝置進行通訊的時候呢，軌域交通列車就能根據地面裝置的指令去執行相應的動作，然後再把結果給發送給地面裝置咯。
【城市軌域交通列車智慧控制的研究現狀】
嘿，那城市裏的軌域交通列車吶，那可是妥妥的一種典型的復雜玩意兒，它是由車輛、訊號還有通訊那些系統組合起來的，裏面可有一堆復雜的條條框框和運動路線呢。
嘿，現如今吶，國內外那些學者們呀，對那列車的控制主要就擱在控制策略還有控制方法這兒呢。等人工智慧技術發展起來後，學者們就開始琢磨著用機器學習技術去解決城市軌域交通系統裏列車執行的那些問題啦。
這種辦法一般都是拿好多列車執行的數據來訓練，好讓系統在復雜的環境裏自動就能實作最佳化執行，不用人老瞎摻和。
嘿，在那基於模型的控制方法裏頭呀，基於模型的法子能分成基於線性回歸的啦、基於支持向量機的啦、基於邏輯回歸的那些個模型喲。
嘿，就靠著那啥神經網路的法子，主要是拿神經網路來給列車執行弄個模型啥的，然後就能得出列車執行的最棒的控制策略咯。
嘿，那機器學習呢，作為人工智慧領域裏挺熱門的一個研究方向喲，它可有好多優點呢，啥泛化能力強啦，魯棒性也好得很吶！
所以說呀，把機器學習用在城市軌域交通系統裏那還是有點發展空間的唄。
嘿，聯邦學習那可是一種分布式的機器學習技術喲，它靠的是在各方之間把數據給共享起來，可不是直接把數據給到對方，就這麽著達成訓練的目的啦。
嘿，在那老法子裏頭呀，控制演算法得在執行的數據上訓練才能弄出最優的控制策略嘞；可聯邦學習呢，靠著原生的數據就能訓練然後實作啦。
【基於聯邦學習的城市軌域交通列車智慧控制研究】
嘿，為了能讓城市軌域交通系統變得更智慧能控制，還能躲開那「數據孤島」帶來的安全風險呢，咱這兒整出個基於聯邦學習的城市軌域交通列車智慧控制方法，主要有數據收集、模型訓練、模型評估還有數據更新這四個階段哈。
在那模型訓練的時候呢，就用聯邦學習的法子從那些數據裏去學控制策略喲，把那數據集給分成訓練集和驗證集，然後把驗證集上的那些樣本當成訓練數據，剩下的那些樣本就當成測試數據唄。
在那模型評估的時候呢，就用 Adam 那個最佳化器對訓練的樣本去弄梯度更新，然後把更新完梯度的參數就當成訓練好的模型的預測值。在數據更新這一塊兒呢，有本地更新和伺服器更新兩種方式，本地更新是用來解決模型那離線訓練的問題，伺服器更新是用來解決模型線上學習的問題。
嘿，就這麽說哈，在那聯邦學習的框架裏頭呀，乘客還有那列車子能透過網路把數據給傳到伺服器那兒去做預處理跟建模訓練。在那預處理的時候呢，用聯邦學習的演算法來對列車執行的狀態進行預測，然後把預測結果用加密演算法給加密了，再發到伺服器上去。
嘿，在那建模訓練的時候呀，乘客還有那列車能把模型參數直接往伺服器那兒送，讓伺服器去訓練。完了之後把訓練好的模型往城市軌域交通系統裏一部署，再透過測試啥的來驗證模型的效能咋樣。
【筆者觀點】
嘿，咱今兒個講講那個基於聯邦學習的城市軌域交通列車的智慧控制方法哈。透過那啥聯邦學習的機制，把城市軌域交通列車控制系統裏的數據給收集起來，還一塊兒共享了，就這麽著實作了對數據的好好保護，還能充分利用起來呢。
嘿，從這城市軌域交通列車控制系統的情況瞅哇，那地鐵列車的智慧控制系統呢，在演算法模型呀、智慧控制技術呀，還有線上仿真驗證這些方面呢，倒是有點兒進展咯。可跟那自動駕駛技術比起來呀，眼下這地鐵列車的智慧控制系統還處在初級階段呢，往後呀，那發展空間可大著嘞！
嘿，那啥呀，馬磊搞的那個啥基於聯邦學習的城市軌域交通列車自主執行系統的研究唄，在【科技情報開發與經濟】那個雜誌上，2021 年第 31 卷第 6 期，57 到 60 頁那兒呢。
嘿，那啥呀，曹勇搞的那個聯邦學習演算法在城市軌域交通列車控制方面的研究唄。【中國鐵道科學】雜誌上，2018 年第 38 卷第 4 期呢，是 67 到 68 頁那兒。
嘿，那啥王強啊，搞了個啥基於聯邦學習的城市軌域交通列車智慧控制方法的研究呢。就發表在【中國城市軌域交通】那個雜誌裏，2019 年第 25 卷第 2 期喲。
