基于BP神经网络的高速动车组牵引能耗计算模型.pdf

：“基于BP神经网络的高速动车组牵引能耗计算模型” ：该研究提出了使用BP神经网络来构建高速动车组牵引能耗的计算模型，并对比了改进后的牵引法规方法，通过实测数据进行了模拟验证。 ：“神经网络”、“深度学习”、“机器学习”、“数据建模”、“专业指导” 正文： 高速动车组的牵引能耗计算对于优化运行策略、节能减排具有重要意义。传统的方法，如牵引法规法，虽然简单易用，但在精确性和适应性上存在局限。针对这一问题，研究者引入了BP（Back Propagation）神经网络技术，这是一种在机器学习领域广泛应用的监督式学习算法，尤其适合处理非线性、复杂的数据关系。 BP神经网络模型由输入层、隐藏层和输出层构成，能够通过反向传播算法自我调整权重，以最小化预测值与实际值之间的误差。在本研究中，选择影响动车组牵引能耗的8个关键因素作为输入变量，包括机车类型、线路坡度、目标速度和停站方案等。通过对这些因素的学习，网络能够建立一个更加精确的能量消耗预测模型。 为了提高模型的预测精度，研究者还对牵引法规法进行了优化，加入了动车组的运动方程和基础阻力公式修正。通过正交实验法，对这些因素对牵引能耗的影响进行了深入分析，揭示了目标速度和坡度对能耗的显著影响。 实际测试数据显示，BP神经网络模型的预测误差在4.26%以内，而改进后的牵引法规法的误差则基本保持在10%以内。这表明，BP神经网络模型在预测高速动车组牵引能耗方面表现更优，特别是在目标速度增大时，其计算精度明显高于改进后的牵引法规法。 此外，研究发现目标速度和线路坡度是影响牵引能耗的两个关键因素。随着目标速度的增加，动车组的能耗需求也会显著增加。同时，线路的坡度变化也直接影响到牵引力的需求和能量消耗。这些发现为动车组运行调度和能源管理提供了有力的数据支持。 BP神经网络模型在高速动车组牵引能耗计算中的应用，展示了深度学习和数据建模在解决复杂工程问题上的潜力。通过这种方式，可以更准确地预测和控制动车组的能耗，为提升运输效率和节能减排提供科学依据。