[发明专利]基于RBF神经网络的地铁列车ATO速度曲线预测方法有效

专利信息
申请号: 202011629154.9 申请日: 2020-12-30
公开(公告)号: CN112633597B 公开(公告)日: 2022-09-27
发明(设计)人: 胡文斌;张雨;周巡;孙泽洲;吴承泽 申请(专利权)人: 南京理工大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/26;G06N3/08;G06N3/04
代理公司: 南京理工大学专利中心 32203 代理人: 陈鹏
地址: 210094 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于RBF神经网络的地铁列车ATO速度曲线预测方法,该方法步骤如下:基于列车ATO驾驶策略和列车运行速度影响因素,建立列车运行影响因素评估体系,确定RBF神经网络的样本数据;基于影响因素重要度排序的结果,设计RBF神经网络的结构与参数,建立地铁列车ATO速度曲线综合预测的RBF神经网络模型;将样本数据进行归一化处理,确定训练样本与检验样本,分别输入到RBF神经网络模型中进行学习训练与准确性检验;利用训练好的RBF神经网络模型,进行地铁列车ATO速度曲线预测。本发明能够实现列车智能驾驶和综合节能降耗的目标,实时性好且简单易行。
搜索关键词: 基于 rbf 神经网络 地铁 列车 ato 速度 曲线 预测 方法
【主权项】:
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