【摘 要】
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新线牵引能耗预测可用以辅助线路的规划设计及列车选型,进而实现牵引节能.地铁新线牵引能耗受线路条件、列车属性等因素的综合影响,传统的仿真方法简化多种参数,而大数据预测方法忽略列车物理运动过程,均难以保证新线牵引能耗的预测效果.因此,提出一种将列车运行仿真与支持向量回归(SVR)相结合的组合预测方法预测地铁新线牵引能耗,并采用交叉验证方法及遗传算法对SVR参数进行寻优.研究结果表明:仿真与SVR相结合的组合预测方法优于单一预测方法,在95％的置信水平下,地铁新线牵引能耗预测精度可达90％.
【机 构】
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北京交通大学 综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室,北京 100044
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新线牵引能耗预测可用以辅助线路的规划设计及列车选型,进而实现牵引节能.地铁新线牵引能耗受线路条件、列车属性等因素的综合影响,传统的仿真方法简化多种参数,而大数据预测方法忽略列车物理运动过程,均难以保证新线牵引能耗的预测效果.因此,提出一种将列车运行仿真与支持向量回归(SVR)相结合的组合预测方法预测地铁新线牵引能耗,并采用交叉验证方法及遗传算法对SVR参数进行寻优.研究结果表明:仿真与SVR相结合的组合预测方法优于单一预测方法,在95％的置信水平下,地铁新线牵引能耗预测精度可达90％.
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