基于神经网络的货运列车速度曲线实时规划算法

• 作者: 朱宇清 王青元 白宝雪 陈南匡 陈鸿辉
• 来源期刊: 控制与信息技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 实时计算 神经网络 二次规划 节能优化 离线训练 货运列车
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 控制理论与应用
• 页码范围: 7-12
• 页数: 6页
• 分类号: U268.4+3|U268.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.13889/j.issn.2096-5427.2019.03.300

摘要

为降低司机操纵难度、提高运输效能,文章提出一种基于神经网络模型的实时速度曲线规划算法来优化列车操纵指导.该算法首先通过分析二次规划的优化结果,确定神经网络模型的输入与输出形式;并以大量优化结果作为样本数据对神经网络模型进行训练,确定模型的结构与权重;最后将训练出的模型与输入构造模块和牵引计算模块相结合,设计出整个算法流程.为验证该规划算法的正确性、实时性和节能性,分别在虚拟复杂线路和实际线路上进行仿真.结果 表明,在保证实时计算的前提下,利用该算法所得的速度曲线与基于二次规划的离线全局规划算法的速度曲线相吻合,且相比于优秀司机的操纵结果节能5.98％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王青元		33	578	13.0	24.0
2	朱宇清		4	2	1.0	1.0
3	白宝雪		1	0	0.0	0.0
4	陈鸿辉		2	0	0.0	0.0
5	陈南匡		1	0	0.0	0.0