基于ESN-GWO的列车高密度追踪间隔优化方法

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基于ESN-GWO的列车高密度追踪间隔优化方法
申请号:CN202411842999
申请日期:2024-12-13
公开号:CN119830715A
公开日期:2025-04-15
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于ESN‑GWO的列车高密度追踪间隔优化方法,结合列车运行时的作用力构建准确的高速铁路列车动力学模型,准确描述高速列车在各种场景下的受力及运动变化过程,为高速列车高密度追踪优化提供模型基础;结合高速铁路列车动力学模型构建列车追踪模型,实现对高速列车追踪场景的可靠稳定描述;最终,在上述基础上构建适用于高速铁路的多目标优化函数,并结合ESN‑GWO算法进行优化求解,实现列车高密度追踪间隔优化。
技术关键词
列车动力学 高速铁路 高密度 列车运行状态 加速度 再生制动能量 阻力 灰狼优化算法 递归神经网络 参数 作用力 舒适度 场景 坡道 时间段 车头
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