摘要
本发明公开一种铁路牵引站负荷预测方法及系统,涉及负荷预测技术领域,用于解决现有技术对铁路牵引站负荷预测的准确性低,无法满足实际要求的技术问题;本发明的铁路牵引站负荷预测方法,包括:获取铁路牵引站的负荷数据;负荷数据包含训练集和测试集;通过构建变分优化将负荷数据分解为多个窄带本征模态函数;并对变分优化过程中的参数进行优化;对每个窄带本征模态函数构建预测模型,对预测模型的参数进行优化,并通过训练集训练预测模型;训练完成后,利用测试集,通过预测模型得到第一预测结果,并将第一预测结果还原为原始负荷数据量纲;将所有预测模型得到的预测结果叠加重构后,得到最终预测结果。
技术关键词
负荷预测方法
长短期记忆神经网络
构建预测模型
铁路
参数
负荷预测技术
负荷预测系统
灰狼优化算法
训练预测模型
增广拉格朗日
训练集
信号处理
数据获取模块
重构
矩阵
搜索算法
变量
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