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公开(公告)号：CN115598526A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211187509.2
申请日：2022-09-28
Applicant: 北京交通大学(CN)
Abstract: 本发明公开一种基于在线学习的高速列车牵引电机温度预测方法。首先根据历史温度数据和列车工况数据建立并训练端到端的神经网络预测模型，然后在在线学习阶段，模型在每个时间步根据实时传感器数据预测目标温度数据，并结合预测误差和输入数据的复杂度动态调整模型参数。通过不断循环此过程，实现对牵引电机测点温度的精准预测，本发明避免了离线温度预测模型难以适应温度数据分布变化而产生精度下降的情况，可以实现持续的精准的温度预测。
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