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公开(公告)号：CN112633597B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202011629154.9
申请日：2020-12-30
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RBF神经网络的地铁列车ATO速度曲线预测方法，该方法步骤如下：基于列车ATO驾驶策略和列车运行速度影响因素，建立列车运行影响因素评估体系，确定RBF神经网络的样本数据；基于影响因素重要度排序的结果，设计RBF神经网络的结构与参数，建立地铁列车ATO速度曲线综合预测的RBF神经网络模型；将样本数据进行归一化处理，确定训练样本与检验样本，分别输入到RBF神经网络模型中进行学习训练与准确性检验；利用训练好的RBF神经网络模型，进行地铁列车ATO速度曲线预测。本发明能够实现列车智能驾驶和综合节能降耗的目标，实时性好且简单易行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113326961A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202010129586.7
申请日：2020-02-28
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06F30/20 , G06F111/06 , G06N3/12
Abstract: 本发明公开了一种有轨电车车载储能配置与地面充电方案的一体化优化方法。该方法步骤如下：建立基本数据模块，基本数据模块包括线路数据模块、列车属性数据模块、ATO参数模块、超级电容参数模块、充电站参数模块；建立列车运行仿真模块，包括车载ATO模型、列车模型、车载超级电容模型、站台充电装置模型、列车状态更新计算模型和列车运行能耗计算模型；将车载储能配置与地面充电方案优化作为一个多目标优化问题，采用遗传算法NSGA‑II进行车载储能配置与地面充电方案一体化优化，NSGA‑II求解得到均匀分布的Pareto解集，从而确定最优的车载储能配置与地面充电方案。本发明方法为工程项目中列车选型、线路设计提供数据与理论支撑，具有较高的使用价值和应用前景。
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公开(公告)号：CN112633597A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011629154.9
申请日：2020-12-30
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RBF神经网络的地铁列车ATO速度曲线预测方法，该方法步骤如下：基于列车ATO驾驶策略和列车运行速度影响因素，建立列车运行影响因素评估体系，确定RBF神经网络的样本数据；基于影响因素重要度排序的结果，设计RBF神经网络的结构与参数，建立地铁列车ATO速度曲线综合预测的RBF神经网络模型；将样本数据进行归一化处理，确定训练样本与检验样本，分别输入到RBF神经网络模型中进行学习训练与准确性检验；利用训练好的RBF神经网络模型，进行地铁列车ATO速度曲线预测。本发明能够实现列车智能驾驶和综合节能降耗的目标，实时性好且简单易行。
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公开(公告)号：CN112633596B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202011627890.0
申请日：2020-12-30
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种地铁列车速度曲线和区间运行时间的一体化优化方法，该方法步骤如下：建立基本数据模块；建立列车运行仿真模块；建立仿真优化模块，采用遗传算法NSGA‑II对列车ATO速度命令进行优化，求得均匀分布的Pareto解集，从而确定最优的列车ATO速度命令集以及最优速度命令下的区间运行能耗与运行时间的关系曲线，采用深度强化学习(DQN)算法综合考虑全线能耗、服务水平以及运营管理要求，通过调整各个区间的运行时间，从而达到在不影响服务水平、满足运营管理要求的前提下降低全线的运行能耗。本发明方法为工程项目中列车的运行规划提供数据和理论支撑，具有较高的使用价值和应用前景。
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公开(公告)号：CN112633596A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011627890.0
申请日：2020-12-30
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种地铁列车速度曲线和区间运行时间的一体化优化方法，该方法步骤如下：建立基本数据模块；建立列车运行仿真模块；建立仿真优化模块，采用遗传算法NSGA‑II对列车ATO速度命令进行优化，求得均匀分布的Pareto解集，从而确定最优的列车ATO速度命令集以及最优速度命令下的区间运行能耗与运行时间的关系曲线，采用深度强化学习(DQN)算法综合考虑全线能耗、服务水平以及运营管理要求，通过调整各个区间的运行时间，从而达到在不影响服务水平、满足运营管理要求的前提下降低全线的运行能耗。本发明方法为工程项目中列车的运行规划提供数据和理论支撑，具有较高的使用价值和应用前景。
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公开(公告)号：CN113326961B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202010129586.7
申请日：2020-02-28
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06F30/20 , G06F111/06 , G06N3/12
Abstract: 本发明公开了一种有轨电车车载储能配置与地面充电方案的一体化优化方法。该方法步骤如下：建立基本数据模块，基本数据模块包括线路数据模块、列车属性数据模块、ATO参数模块、超级电容参数模块、充电站参数模块；建立列车运行仿真模块，包括车载ATO模型、列车模型、车载超级电容模型、站台充电装置模型、列车状态更新计算模型和列车运行能耗计算模型；将车载储能配置与地面充电方案优化作为一个多目标优化问题，采用遗传算法NSGA‑II进行车载储能配置与地面充电方案一体化优化，NSGA‑II求解得到均匀分布的Pareto解集，从而确定最优的车载储能配置与地面充电方案。本发明方法为工程项目中列车选型、线路设计提供数据与理论支撑，具有较高的使用价值和应用前景。
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