公开(公告)号：CN109829577A

公开(公告)日：2019-05-31

申请号：CN201910044758.8

申请日：2019-01-17

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 阴佳腾 ,  任现梁 ,  宿帅 ,  荀径 ,  李开成 ,  唐涛

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于深度神经网络结构模型的轨道列车运行状态预测方法，包括：获取轨道列车运行状态的实时数据，对数据进行预处理；根据预处理后的数据，建立深度神经网络结构模型；将预处理后的数据划分为训练数据集和验证数据集，通过训练数据集和验证数据集对所述的深度神经网络结构模型进行训练和验证；通过验证后的深度神经网络结构模型对轨道交通列车进行在线预测。本发明的方法在综合考虑车辆个体和运行环境差异因素的基础上，建立一种动力学模型，为列车在复杂环境下的运行提供有力支撑。

公开(公告)号：CN109829577B

公开(公告)日：2021-10-01

申请号：CN201910044758.8

申请日：2019-01-17

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 阴佳腾 ,  任现梁 ,  宿帅 ,  荀径 ,  李开成 ,  唐涛

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于深度神经网络结构模型的轨道列车运行状态预测方法，包括：获取轨道列车运行状态的实时数据，对数据进行预处理；根据预处理后的数据，建立深度神经网络结构模型；将预处理后的数据划分为训练数据集和验证数据集，通过训练数据集和验证数据集对所述的深度神经网络结构模型进行训练和验证；通过验证后的深度神经网络结构模型对轨道交通列车进行在线预测。本发明的方法在综合考虑车辆个体和运行环境差异因素的基础上，建立一种动力学模型，为列车在复杂环境下的运行提供有力支撑。