1.一种面向轨道交通应用的动态最小支持度计算方法，其特征在于，包括步骤如下：

步骤1、数据剔异：对故障信息进行数据的规范化，剔除或修正不正确的数据属性；

步骤2、以车站属性分类：根据故障信息的属性中的所属车站对故障信息进行分类，形成各车站的故障信息；故障信息的属性包括故障等级、产生时间、恢复时间、所属子系统、所属车站、所属单元；

步骤3、产生序列子集：对步骤2中产生的每个车站的故障信息以时间顺序排序产生列表；采用非固定窗口的时间序列方法对故障信息进行离散化操作并产生序列子集；

步骤4、拟合曲面方程：利用步骤3产生的序列子集中故障属性信息，计算其对应的曲面方程；

步骤5、计算最短距离：根据曲面方程计算每个车站第一条故障的属性值与各序列子集的最短距离；

步骤6、计算平均距离：计算每个车站第一条故障信息与各序列子集的最短距离的平均值；

其中，步骤3包括：

步骤3.1，序列子集Tcij＝(xjl1,xjl2,...,xjlk)，其中xjlk表示的第l条故障的第k个属性，当故障属性总数为N3时，k≤N3；Tcij为第i个车站的第j个序列子集；

步骤3.2，波动点判断是根据车站的故障信息中的前后两条记录中时间属性的差值进行判定，对于任意的第l‑1，l条故障，对应的时间属性值分别为xjl‑11,xjl1，如果xjl1‑xjl‑11≤η，则xjl1属性对应的第l条故障为波动点，η为经验修偏值；

步骤3.3，采用非固定窗口的时间序列方法对故障信息进行离散化操作，时间窗口的宽度为ω，ω是一个变化的值，具体值取决于故障记录集每个波动点，ω的第一个值为故障信息的中从第一条记录到第一个波动点的记录总数，ω的第二个值为故障信息的中第一个波动点后的第一条记录到第二个波动点的记录总数，ω的后续值依此类推；

步骤3.4，将每个ω对应的记录合并成一个序列，当ω的总数为N4,则故障序列Dci被分割成N4个子序列；

步骤4包括：

步骤4.1，任意一个序列子集Tcij表示为(xj11,xj12,...,xj1k,xj21,xj22,...,xj2k,...,xjN41,xjN42,...,xjN4k)；

步骤4.2，其中，序列子集Tcij中每一组(xjl1,xjl2,...,xjlk)均为故障的属性值，l≤N4；通过这N4组属性值，利用最小乘法拟合对应点的曲面方程；

步骤4.3，拟合第j个序列子集对应点的曲面方程为fj(x0,x1,...,xk)＝0，x0,x1,...,xk表示故障属性的变量，x0的取值分别对应每个车站每个序列子集的每条故障属性的第一个值，即x0∈(x10,x20,...,xj0)，x1∈(x11,x21,...,xj1)，依此类推，xk∈(x1k,x2k,...,xjk)。

2.根据权利要求1所述的一种面向轨道交通应用的动态最小支持度计算方法，其特征在于，步骤1具体为：步骤1.1，对于任意的属性值||Xilk||≥0，若||Xilk||＝0，则直接删除此属性对应的数据；i表示车站的序号；

步骤1.2，若相邻序列对应的属性值||Xil‑1k||,||Xilk||,||Xil+1k||，满足||Xilk||≥max(||Xil‑1k||,||Xil+1k||)，则重新修正属性值 δ为剔异化因子，取0‑1之间的随机数；其中，||Xilk||为第i个车站的第l条故障数据的第k个属性的值；||Xil‑1k||为第i个车站的第l‑1条故障数据的第k个属性的值；||Xil+1k||为第i个车站的第l+1条故障数据的第k个属性的值；

步骤1.3，若相邻序列对应的属性值||Xil‑1k||,||Xilk||,||Xil+1k||，满足||Xilk||≤min(||Xil‑1k||,||Xil+1k||)，则重新修正属性值 δ为剔异化因子，取0‑1之间的随机数。

3.根据权利要求1所述的一种面向轨道交通应用的动态最小支持度计算方法，其特征在于，步骤2具体为：每个车站形成的故障记录集用Dci表示，Dci＝(Tci1,Tci2,....Tcij)，Tcij表示第i个车站的第j个序列子集，当车站总数为N1时，则i≤N1，当序列子集总数为N2时，则j≤N2。

4.根据权利要求1所述的一种面向轨道交通应用的动态最小支持度计算方法，其特征在于，步骤5具体为：计算每个车站第一条的故障对应的属性值(x10,x11,..,x1k)与各序列子集的最短距离；假定曲面上任意一点P，对应的坐标点用P＝(xp0,xp1,..,xpk)表示，满足fj(xp0,xp1,..,xpk)＝0，则计算出第一条故障属性对应点的坐标p'＝(x10,x11,..,x1k)到序列子集Tcij的最短距离，dstj＝||(xp0,xp1,..,xpk)‑(x10,x11,..,x1k)||。

5.根据权利要求1所述的一种面向轨道交通应用的动态最小支持度计算方法，其特征在于，步骤6具体为：第i个车站每个序列子集的平均距离为