【摘 要】
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为实现高铁列车群调度优化算法的数据支撑及可行性评估,提出一种机理模型和小数据驱动相结合的建模方法。构建限速条件下列车运行的参数化分段拟合模型,减少待辨识参数的个数;设计粒子群和最小二乘法相结合的参数辨识算法避免拟合不当的情况;得到临时限速下列车运行的"位置-时间-速度"特征曲面。在仿真平台上对所建立模型进行试验,对各种限速条件下列车运行时分进行准确快速的仿真,验证了模型及算法的有效性和可用性。
【机 构】
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东北大学工商管理学院,东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室,中国铁道科学研究院通信信号研究所,中国铁路沈阳局集团有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(61790574,U1834211,61773111),辽宁省自然科学基金(2020-MS-093),中央高校基本科研业务专项资金(N2008001),国家铁路智能运输系统工程技术研究中心开放课题(RITS2018KF03)。
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为实现高铁列车群调度优化算法的数据支撑及可行性评估,提出一种机理模型和小数据驱动相结合的建模方法。构建限速条件下列车运行的参数化分段拟合模型,减少待辨识参数的个数;设计粒子群和最小二乘法相结合的参数辨识算法避免拟合不当的情况;得到临时限速下列车运行的"位置-时间-速度"特征曲面。在仿真平台上对所建立模型进行试验,对各种限速条件下列车运行时分进行准确快速的仿真,验证了模型及算法的有效性和可用性。
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