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
系统为您推荐了相关专利信息
轨迹规划方法
推理机制
案例库
智能汽车
横摆角速度
故障预测方法
故障预测模型
数字孪生模型
加速度
数据
仿真模型
声表面波滤波器
仿真方法
谐振器
唯象模型
水下航行体
防水电机
栅格
执行机构控制方法
圆盘