嘿，咱就这么说哈，胖仔研究社啦！
【前言】
嘿，在城市那轨道交通里呀，列车运行那可是最基本的运营业务之一呢，列车运行的安全性跟效率可直接就影响着整个交通系统的运行效率还有服务水平哟，而且还跟乘客出行的舒适性有关系呢。
嘿，那城市轨道交通列车控制系统呢，它可是由好多子系统凑一块儿组成的个挺复杂的玩意儿，像啥列车速度控制呀，自动驾驶呀，还有列车定位那些子系统。在这一堆子系统里头呢，列车速度控制那可是整个系统的关键环节嘞！
嘿，那列车速度控制有自动驾驶跟人工驾驶这俩方式哟。现在呢，咱国家城市轨道交通系统里主要用 ATO 这种方式，它自动化程度挺高的哈，不过呢，就因为 ATO 方式对人和环境依赖挺大的，所以容易出安全方面的隐患呢。
【联邦学习的概念】
联邦学习就是在能保护数据隐私的情况下呀，好多用户靠着特定的协议来一块儿共享训练模型的那些参数呢。它的主要意思就是这么个事儿呗。
嘿，那训练模型的用户就在自个儿本地搞模型训练，压根儿不跟服务器打交道哇！
（2）服务器可弄不清用户的模型参数哟，那也就不会把自己的数据往服务器那儿传啦，就这么能保证数据隐私哩。
（3）用户能在自个儿那儿训练，可得把在本地训练出来的那模型参数往服务器上送。而且呀，整个联邦学习系统里的每个用户都有自个儿的本地网络、设备还有计算资源啥的，就这么能在不咋影响模型效果的情况下把数据给共享喽。
嘿，在那传统的机器学习里呀，就因为得弄个老大规模的训练集来弄那些个所需特征，接着再搞分类、聚类还有回归这些个事儿，所以就得把好多数据往服务器那儿传呢。
嘿，在那联邦学习里呀，用户就光把训练数据往服务器那儿一送就行喽，也就是用那本地训练的法子，压根儿不用把原始数据往服务器那儿传啦。
嘿，就因为在那联邦学习里呀，每个用户那可都是一个训练集呢，所以各个用户之间压根儿就没啥竞争关系。那在联邦学习里呢，就光把原始数据往服务器那儿一传，整个模型训练过程就完事啦。
不过呢，就因为每个用户得把训练数据往服务器那儿传，所以就得在用户们之间弄个通信通道。现在这通信技术主要有啥：
嘿，那啥公钥加密技术哈。就说用一种特儿别的数学函数来表示个密钥，这过程咋弄嘞，先把原始数据给转换成个长长的密码，完了再用那密码算出个新密钥来呗。
嘿，在那传统的通信技术里呀，加密算法主要靠数学函数来加密和解密呢，可碰到那些复杂的计算过程就不太好办啦。所以嘞，就靠着公钥加密技术来实现联邦学习里的安全通信，变成了研究的热门事儿啦。
这类通信技术一般都是由一堆硬件设备构成的，像啥 FPGA、DSP 之类的。在传统的机器学习里，就因为没啥大规模的训练集，所以模型效果不咋地，就得把好多数据往服务器那儿传着训练。
嘿，在那联邦学习里面呢，用户可不兴把大把数据往服务器那儿传着去训练哈，所以就能靠着现有的硬件平台把这事儿给办喽。
嘿，从联邦学习那定义里就能瞧出来，联邦学习说到底那就是一种挺安全的分布式机器学习的法子呗。
【联邦学习法基本原理】
嘿，联邦学习的原理呢，就是靠着搭建那个联邦学习的平台呀，把数据给弄成分布式采集啦，然后再通过分布式计算和存储，就把数据给搞成分布式训练啦。那这联邦学习平台呢，有三个部分，服务器端、客户端还有边缘端。
服务器端那可是系统的关键所在呀，也是整个联邦学习平台的重要核心部分，专门用来收集数据、处理数据还有存储所有用户的数据呢；客户端呢，就是一种靠着本地数据的智能小玩意儿，能直接跟服务器连着进行数据的传输和处理。
嘿，那边缘端呢，它就像是联邦学习平台跟服务器之间的纽带呀，那可是整个系统里最直接跟用户数据还有服务质量打交道的地方呢。
嘿，那联邦学习平台呀，靠着搭建起分布式的网络还有服务器端，就把用户数据在本地设备跟服务器那儿给弄共享啦。客户端呢，能通过移动设备跟服务器连着，也能通过卫星呀、Wi-Fi 啥的跟服务器连着。
嘿，咱用户能在那移动设备上安个客户端软件，然后靠着云平台把网络里所有的数据都给接收喽、分析分析再处理处理。等那移动设备收到数据后呢，能在本地就把它给处理了，要不就通过卫星呀、Wi-Fi 啥的把数据往服务器端给发过去。
嘿，那联邦学习平台跟服务器端是通过网络来相互交流的哟。用户能在终端上装客户端软件，然后去访问服务器端，也能通过移动设备上的云平台在本地搞计算处理。要是用户在终端上装客户端软件去访问服务器端，那系统就会在本地弄个模型来处理用户的数据哩。
嘿，那客户端上的模型能根据数据的那些特点啥的，对着不同的场景去训练，完了再把训练好的模型往服务器端送呗。
嘿，在那城市轨道交通列车的智能控制系统里呀，列车运行的那个控制系统呢，专门负责去收集跟列车运行有关的那些数据，然后再把这些数据给存起来，接着分析分析，再处理处理。
轨道交通那列车的智能控制系统呀，主要就是由车跟地之间通信、车跟车站之间通信这三部分构成的。车辆跟地面设备进行通信的时候呢，轨道交通列车就能根据地面设备的指令去执行相应的动作，然后再把结果给发送给地面设备咯。
【城市轨道交通列车智能控制的研究现状】
嘿，那城市里的轨道交通列车呐，那可是妥妥的一种典型的复杂玩意儿，它是由车辆、信号还有通信那些系统组合起来的，里面可有一堆复杂的条条框框和运动路线呢。
嘿，现如今呐，国内外那些学者们呀，对那列车的控制主要就搁在控制策略还有控制方法这儿呢。等人工智能技术发展起来后，学者们就开始琢磨着用机器学习技术去解决城市轨道交通系统里列车运行的那些问题啦。
这种办法一般都是拿好多列车运行的数据来训练，好让系统在复杂的环境里自动就能实现优化运行，不用人老瞎掺和。
嘿，在那基于模型的控制方法里头呀，基于模型的法子能分成基于线性回归的啦、基于支持向量机的啦、基于逻辑回归的那些个模型哟。
嘿，就靠着那啥神经网络的法子，主要是拿神经网络来给列车运行弄个模型啥的，然后就能得出列车运行的最棒的控制策略咯。
嘿，那机器学习呢，作为人工智能领域里挺热门的一个研究方向哟，它可有好多优点呢，啥泛化能力强啦，鲁棒性也好得很呐！
所以说呀，把机器学习用在城市轨道交通系统里那还是有点发展空间的呗。
嘿，联邦学习那可是一种分布式的机器学习技术哟，它靠的是在各方之间把数据给共享起来，可不是直接把数据给到对方，就这么着达成训练的目的啦。
嘿，在那老法子里头呀，控制算法得在运行的数据上训练才能弄出最优的控制策略嘞；可联邦学习呢，靠着本地的数据就能训练然后实现啦。
【基于联邦学习的城市轨道交通列车智能控制研究】
嘿，为了能让城市轨道交通系统变得更智能能控制，还能躲开那「数据孤岛」带来的安全风险呢，咱这儿整出个基于联邦学习的城市轨道交通列车智能控制方法，主要有数据收集、模型训练、模型评估还有数据更新这四个阶段哈。
在那模型训练的时候呢，就用联邦学习的法子从那些数据里去学控制策略哟，把那数据集给分成训练集和验证集，然后把验证集上的那些样本当成训练数据，剩下的那些样本就当成测试数据呗。
在那模型评估的时候呢，就用 Adam 那个优化器对训练的样本去弄梯度更新，然后把更新完梯度的参数就当成训练好的模型的预测值。在数据更新这一块儿呢，有本地更新和服务器更新两种方式，本地更新是用来解决模型那离线训练的问题，服务器更新是用来解决模型在线学习的问题。
嘿，就这么说哈，在那联邦学习的框架里头呀，乘客还有那列车子能通过网络把数据给传到服务器那儿去做预处理跟建模训练。在那预处理的时候呢，用联邦学习的算法来对列车运行的状态进行预测，然后把预测结果用加密算法给加密了，再发到服务器上去。
嘿，在那建模训练的时候呀，乘客还有那列车能把模型参数直接往服务器那儿送，让服务器去训练。完了之后把训练好的模型往城市轨道交通系统里一部署，再通过测试啥的来验证模型的性能咋样。
【笔者观点】
嘿，咱今儿个讲讲那个基于联邦学习的城市轨道交通列车的智能控制方法哈。通过那啥联邦学习的机制，把城市轨道交通列车控制系统里的数据给收集起来，还一块儿共享了，就这么着实现了对数据的好好保护，还能充分利用起来呢。
嘿，从这城市轨道交通列车控制系统的情况瞅哇，那地铁列车的智能控制系统呢，在算法模型呀、智能控制技术呀，还有在线仿真验证这些方面呢，倒是有点儿进展咯。可跟那自动驾驶技术比起来呀，眼下这地铁列车的智能控制系统还处在初级阶段呢，往后呀，那发展空间可大着嘞！
嘿，那啥呀，马磊搞的那个啥基于联邦学习的城市轨道交通列车自主运行系统的研究呗，在【科技情报开发与经济】那个杂志上，2021 年第 31 卷第 6 期，57 到 60 页那儿呢。
嘿，那啥呀，曹勇搞的那个联邦学习算法在城市轨道交通列车控制方面的研究呗。【中国铁道科学】杂志上，2018 年第 38 卷第 4 期呢，是 67 到 68 页那儿。
嘿，那啥王强啊，搞了个啥基于联邦学习的城市轨道交通列车智能控制方法的研究呢。就发表在【中国城市轨道交通】那个杂志里，2019 年第 25 卷第 2 期哟。
