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数据驱动的重载列车多目标速度曲线规划算法研究

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重载铁路是世界货运铁路的重要发展方向,由于其带来的巨大经济效益和较优的技术经济比而倍受重视.为实现重载列车的节能、正时和平稳驾驶,本文以数据驱动的方式实现了重载列车多目标速度曲线规划.首先,基于动力学和线路环境条件建立了二次规划优化模型;然后,为分析权重对各性能指标的量化影响,以乘法线性回归、多元非线性回归和支持向量回归方式构建了性能指标的回归模型;最后,采用一种融合回归模型的神经网络速度曲线规划模型.以虚拟和实际线路进行仿真,结果表明神经网络规划模型可高效掌握二次规划模型的优化策略,能够降低列车能耗、促进正时、加强平稳运行,且在突发故障下更具备灵活性.
Data-Driven Multi-Objective Trajectory Planning Algorithm for Heavy-Haul Train

姜森浩、孙鹏飞、金波、张佳辉

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西南交通大学电气工程学院,成都 611756

多目标速度曲线规划 数据驱动 二次规划 回归模型 神经网络模型

国家自然科学基金青年基金

62003283

2022

10.3969/j.issn.1007-1423.2022.15.001

现代计算机
中大控股

现代计算机

影响因子：0.292
ISSN：1007-1423
年,卷(期)：2022.28(15)
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