基于长短期记忆网络的城市轨道交通系统通信延时补偿方法

• 作者: 黄子昊 李红波 张超 徐东昇
• 来源期刊: 控制与信息技术
• 关键词: 通信延时补偿 神经网络 功率预测 长短期记忆网络
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: “能量高效利用与管理”专栏|Efficient Use and Management of Energy
• 页码范围: 8-13
• 页数: 6页
• 分类号: TM714
• 语种: 中文
• DOI: 10.13889/j.issn.2096-5427.2021.03.002

摘要

城市轨道交通系统中会出现车地无线通信延时和丢包现象,其影响列车能量管理系统的控制实现.为此,文章利用4G无线模块采集不同司机在同一区间驾驶的18组列车功率数据并进行列车功率典型特征分析,然后提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)的列车功率实时滚动预测方法.该方法根据列车实时功率(短期数据)及其邻近时刻功率(长期数据)对功率进行预测,有效提升了预测的准确度.通过4G通信试验,文章计算了通信延时误差,并与采用所提预测方法的计算结果进行对比.结果显示,采用该预测算法后,通信延时误差降低了21.8%,通信丢包误差降低了25.8%～26.9%,可提供更准确的实时列车数据参考,使得实时改善能量流变得更为可行.