发明专利已授权

基于单元与多元融合预测模型的高速列车节能驾驶策略

📄 申请号：CN202210489408.4 📄 发布日：2026/03/13

著录项目信息

申请日

2022-05-06

公开号

CN114897065A

公开日

2022-08-12

申请人

西安理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 , B61L23_14 ,

技术画像

所属领域

高速列车列车运行控制运行优化控制预测模型高速列车

应用场景

高速铁路, 轨道交通, 列车自动驾驶, 交通运输节能, 智能交通

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摘要

本发明公开了基于单元与多元融合预测模型的高速列车节能驾驶策略，首先需要将原始数据根据操作手柄级位进行分类，采用欠采样法对数据集进行随机采样，得到均衡数据集，经过基于梯度提升算法的包裹式特征选择算法去除均衡数据集中的冗余特征得到训练集，最后将经过特征选择之后的训练集输入单元与多元融合预测模型中对其进行训练。测试集选择一条包含所有操作手柄级位的路线，将数据进行和训练集一样的处理后，输入训练好的模型对其操作手柄级位进行预测，经过反复训练以及优化，最终得到节能策略。在今后的列车驾驶中可以使用本发明中的策略，不仅达到了节能的效果，而且成本低，符合国家对高速列车驾驶的要求。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于差分隐私的卷积神经网络训练方法

当前第 / 件

基于SA-GRU的高速列车节能驾驶策略

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：90 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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