基于自适应 LSSVM 模型的动车组运行速度控制

摘要：

针对动车组运行环境多变、运行过程具有不确定和强非线性特性，提出了一种动车组运行过程自适应最小二乘支持向量机 LSSVM(Least Squares Support Vector Machine)建模及其速度控制方法。首先基于动车组牵引特性和运行过程数据建立其 LSSVM 模型，并采用粒子群优化算法确定模型参数；其次，依据模型校正策略，通过动车组运行的新数据采用自适应迭代算法来校正 LSSVM 模型参数，以改善模型的适应性；最后给出了基于LSSVM 模型的动车组速度预测控制方法。基于 CRH380AL 型动车组运行数据的对比仿真结果验证了本文方法的有效性。

关键词：动车组、LSSVM 模型、粒子群算法、自适应迭代校正、预测控制

分类号：U238;U284.38(特种铁路)

资助基金：国家自然科学基金61164013,51174091,U1334211;铁道部科技研究开发计划2011Z002-D

在线出版日期：2015-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：62-68