高速列车智能模型预测控制方法及系统

本发明提供一种高速列车智能模型预测控制方法及系统，属于列车运行控制技术领域，基于历史运行状态数据，使用预先训练好的长短时记忆神经网络预测得到未来高速列车的运行状态预测数据；基于未来高速列车的运行状态预测数据，结合当前的实时运行状态数据，使用固定滞后卡尔曼平滑器进行状态估计，得到优化后的运行状态估计结果；基于最优控制输入序列，实时控制调整列车的牵引力和制动力，确保列车按照期望轨迹运行。本发明解决了非线性动态和非高斯噪声干扰问题，提高了状态估计精度；通过引入多质点模型，精确刻画列车各质点的位置和速度动态，提升控制策略的物理一致性，增强了模型的物理真实性，实现对列车位置和速度的高精度跟踪。