基于列车运行仿真和SVR组合的地铁新线牵引能耗预测方法

摘要：

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％.

关键词：地铁新线;牵引能耗;列车运行仿真;支持向量回归

所属期刊栏目：18

分类号：U29-3(铁路运输管理工程)

资助基金：国家自然科学基金资助项目71571016

在线出版日期：2021-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2733-2740