1.可视化重载机车行车指导装置提示功能的测试方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、通过传感器采集重载机车的多维运行数据，并构建数据集；
S2、对数据集进行噪声过滤、异常值剔除和归一化处理，根据数据关联性生成初始拓扑图结构；
S3、使用图卷积网络对初始拓扑图结构进行特征提取，通过多层卷积捕捉节点与邻域之间的多尺度关系，生成高维特征向量；
S4、基于高维特征向量，通过因果推断方法构建因果关系模型，分析节点间的因果关系，识别对提示功能具有重要影响的关键因果节点及因果路径；
S5、依据关键因果节点及因果路径，利用鹰群优化算法对初始拓扑图结构进行动态优化，通过全局搜索与局部优化结合，调整节点优先级和边权重，优化提示功能逻辑；
S6、对优化后的提示功能逻辑进行动态验证，通过可视化展示动态图结构的拓扑变化，生成提示功能测试结果和测试反馈数据；
S7、根据测试反馈数据调整提示功能逻辑设计和参数，利用动态优化后的拓扑图结构多轮迭代优化提示功能性能。
2.根据权利要求1所述的可视化重载机车行车指导装置提示功能的测试方法，其特征在于，所述多维运行数据具体包括重载机车行车速度、站点信息、线路信号、缸压、限速和过分相。
3.根据权利要求1所述的可视化重载机车行车指导装置提示功能的测试方法，其特征在于，所述S2具体包括：
S21、对数据集进行初步清洗，基于统计分布特性识别噪声数据，并通过滤波技术去除不符合正常运行状态的数据；
S22、对清洗后的数据集进行异常值剔除，通过计算数据分布的偏差值和离散度，识别出极端异常值，并采用插值法对缺失或异常数据进行填补；
S23、对数据集中的多维特征进行归一化处理，将特征值映射到统一的范围，消除不同特征量纲之间的影响；
S24、基于归一化后的数据集，利用皮尔逊相关系数计算运行特征之间的线性相关性：
其中，rij表示运行特征i和运行特征j的相关性系数，xik表示运行特征i在第k条数据中的取值，xjk表示运行特征j在第k条数据中的取值， 表示运行特征i的均值， 表示运行特征j的均值，n表示数据样本总数；
S25、根据运行特征相关性分析结果，定义节点与边的关系，其中节点表示运行特征，边表示运行特征之间的关联性：
其中，wij表示节点i和节点j之间的权重，|rij|表示运行特征i和运行特征j的相关性系数绝对值，τ表示设定的相关性阈值；
S26、根据运行特征节点及边的定义，结合相关性分析结果生成初始拓扑图结构，其中节点与边的布局动态反映运行特征之间的关联。
4.根据权利要求1所述的可视化重载机车行车指导装置提示功能的测试方法，其特征在于，所述S3具体包括：
S31、将生成的初始拓扑图结构输入至图卷积网络，并初始化节点特征矩阵：
(0)
其中，H 表示节点特征矩阵， 表示节点i的初始特征向量，N表示节点总数；
S32、对初始拓扑图的邻接矩阵进行规范化处理，添加自环以增强图的连通性，计算归一化邻接矩阵：
其中， 表示归一化邻接矩阵，A表示原始邻接矩阵，I表示单位矩阵， 表示A+I的度矩阵；
S33、在每一层图卷积中，利用可变拓扑调整机制对节点特征进行卷积操作：
(l+1)
其中，H 表示第l+1层节点特征矩阵，σ表示激活函数，N(i)表示节点i的邻域节点集(l)
合， 表示归一化邻接矩阵中的权重值，W 表示第1层的训练权重矩阵，cij表示归一化因子，α表示动态调节系数， 表示第1层节点j的特征向量；
S34、对多层卷积的输出特征进行多尺度融合，通过拼接操作整合不同层次的特征，生成多尺度特征；
S35、根据多尺度特征的稀疏性动态调整每层特征的权重贡献，引入稀疏性驱动的加权机制：
(weighted)
其中，H 表示加权融合后的特征表示，L表示总层数，exp表示指数函数，β表示稀(l) (l)
疏调整系数，H 表示第1层的节点特征矩阵，||H ||1表示第1层的节点特征矩阵的稀疏(m)
度，||H ||1表示第m层的节点特征矩阵的稀疏度；
S36、将融合后的加权特征通过全连接层或映射矩阵进行线性变换，生成高维特征向量。
5.根据权利要求1所述的可视化重载机车行车指导装置提示功能的测试方法，其特征在于，所述S4具体包括：
S41、基于高维特征向量，构建因果关系模型G＝(V,E,W)，其中V为节点集合，表示提示功能相关的特征；E为边集合，表示特征之间的因果关系；W为边权重集合，用于表征特征间因果影响的强弱；
S42、对边集合E中的每条边进行因果强度量化，计算因果强度基于贝叶斯网络推断的互信息熵：
其中，Cpq表示节点p和节点q之间的因果强度，P(xp,xq)表示节点p和节点q的联合概率分布，P(xp)表示节点p的边缘概率分布，P(xq)表示节点q的边缘概率分布；
S43、在因果路径优化中，结合贝叶斯网络的推断结果，对路径集合进行动态优化：
其中，Fpath表示路径优化目标函数，P表示候选因果路径集合，Ωpq表示节点p和节点q的相关性权重，exp表示指数函数，γ表示度值衰减系数，dq表示节点q的度值，Δpq表示节点p和节点q之间的路径长度，λ表示路径长度的惩罚因子；
S44、对因果路径的整体权重进行归一化处理：
其中，Wpq表示归一化后的因果权重矩阵，N(p)表示节点p的邻域节点集合；
S45、根据归一化后的因果权重矩阵对提示功能的输入节点特征进行优先级分配，将高权重节点优先纳入优化流程：
其中，Pp表示节点p的优先级，Φ(xq)表示节点q的特征重要性得分；
S46、输出对提示功能具有重要影响的关键因果节点及因果路径。
6.根据权利要求1所述的可视化重载机车行车指导装置提示功能的测试方法，其特征在于，所述S5具体包括：
S51、根据关键因果节点及因果路径对初始拓扑图结构进行初始化处理，生成种群P＝(1) (2) (M)
{P ,P ,…,P }，其中 m表示个体标号，M表示种群中个体数
量，V表示节点集合，E表示边集合， 表示边权重集合， 表示个体m中节点vp与节点vq之间的边权重， 表示节点优先级集合， 表示个体m中节点vp的优先级；
S52、在全局搜索阶段，引入鹰群优化算法的强个体，定义全局目标函数：
其中， 表示全局目标函数，N(vp)表示节点vp的领域节点集合，Cpq
表示节点vp和节点vq之间的因果强度， 表示节点vp的度值， 表示节点vq的度值，μ表示度值衰减因子；
S53、在局部优化阶段，引入鹰群优化算法的弱个体根据强个体的全局搜索结果对边权重进行微调：
其中， 表示更新后的边权重，δ表示边权重更新系数，tanh表示双曲正切函数，ζ表示优先级影响因子， 表示个体m中节点vq的优先级， 表示个体m中节点vr的优先级；
S54、对节点优先级进行自适应调整，根据拓扑变化情况更新节点优先级：
其中， 表示更新后的节点优先级，exp表示指数函数，η表示优先级调整系数，|N(vp)|表示节点vp的领域节点数量；
S55、对个体进行适应度评估：
其中， 表示适应度函数，θ1、θ2和θ3表示权重参数；
S56、通过多轮迭代，对鹰群进行更新，每轮迭代选取适应度最高的个体作为新中心，并将节点优先级和边权重分布传递至下一代个体，通过重复全局搜索与局部优化过程，最终得到优化后的拓扑结构。
7.根据权利要求1所述的可视化重载机车行车指导装置提示功能的测试方法，其特征在于，所述S6具体包括：
S61、对优化后的提示功能逻辑进行动态验证，设置不同运行场景，包括常规运行、坡道、急弯及恶劣天气，记录提示功能在每种场景下的触发时间、触发条件及提示内容；
S62、在每个运行场景中，采集提示功能输出的信号数据及测试数据，包括提示信号的准确性、实时性和与运行状态的适应性；
S63、对测试数据进行动态分析，通过对比提示信号与实际运行状态，评估提示功能在不同运行场景下的表现，并标定提示信号的误差范围和潜在优化空间；
S64、通过可视化技术展示动态图结构的拓扑变化，包括节点优先级、边权重调整及因果路径动态变化的过程；
S65、生成提示功能测试结果，包括触发时间的准确性、提示内容的适配性和提示响应的实时性；
S66、将测试结果及场景分析数据输出为测试反馈数据，记录测试过程中生成的可视化日志。
8.可视化重载机车行车指导装置提示功能的测试系统，执行权利要求1至7任一项所述的可视化重载机车行车指导装置提示功能的测试方法，其特征在于，包括如下模块：
多维运行数据采集模块，用于采集重载机车的多维运行数据；
数据预处理模块，用于对多维运行数据进行处理，生成初始拓扑图结构；
特征提取模块，用于通过图卷积网络对初始拓扑图结构进行特征提取，生成高维特征向量；
因果关系分析模块，用于基于高维特征向量构建因果关系模型，识别关键因果节点及因果路径；
优化计算模块，用于利用鹰群优化算法对初始拓扑图结构进行动态优化，调整节点优先级和边权重，优化提示功能逻辑；
动态验证模块，用于对优化后的提示功能逻辑进行动态验证，采集测试数据并生成测试结果；
可视化展示模块，用于展示动态图结构的拓扑变化，生成提示功能的测试反馈数据；
反馈与存储模块，用于存储记录测试反馈数据，并支持提示功能逻辑的多轮迭代优化。