本文主要研究内容
作者朱宇清,白宝雪,陈鸿辉,陈南匡,王青元（2019）在《基于神经网络的货运列车速度曲线实时规划算法》一文中研究指出：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%。
Abstract
wei jiang di si ji cao zong nan du 、di gao yun shu xiao neng ,wen zhang di chu yi chong ji yu shen jing wang lao mo xing de shi shi su du qu xian gui hua suan fa lai you hua lie che cao zong zhi dao 。gai suan fa shou xian tong guo fen xi er ci gui hua de you hua jie guo ,que ding shen jing wang lao mo xing de shu ru yu shu chu xing shi ;bing yi da liang you hua jie guo zuo wei yang ben shu ju dui shen jing wang lao mo xing jin hang xun lian ,que ding mo xing de jie gou yu quan chong ;zui hou jiang xun lian chu de mo xing yu shu ru gou zao mo kuai he qian yin ji suan mo kuai xiang jie ge ,she ji chu zheng ge suan fa liu cheng 。wei yan zheng gai gui hua suan fa de zheng que xing 、shi shi xing he jie neng xing ,fen bie zai xu ni fu za xian lu he shi ji xian lu shang jin hang fang zhen 。jie guo biao ming ,zai bao zheng shi shi ji suan de qian di xia ,li yong gai suan fa suo de de su du qu xian yu ji yu er ci gui hua de li xian quan ju gui hua suan fa de su du qu xian xiang wen ge ,ju xiang bi yu you xiu si ji de cao zong jie guo jie neng 5.98%。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自控制与信息技术的朱宇清,白宝雪,陈鸿辉,陈南匡,王青元，发表于刊物控制与信息技术2019年03期论文，是一篇关于实时计算论文,神经网络论文,二次规划论文,节能优化论文,离线训练论文,货运列车论文,控制与信息技术2019年03期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自控制与信息技术2019年03期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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