基于深度学习的地铁牵引能耗预测研究

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近年来,以地铁为代表的城市轨道交通系统不断发展。由于运营网络规模大和行车密度高等特点,城市轨道交通线网的总耗电量大,能耗成本支出占到整体运营成本的4成左右。城市轨道交通运营管理过程中,准确预测列车的牵引能耗有利于合理制定运输组织模式和评价牵引用能效率,成为辅助行业运营和服务的有力工具,并为进行节能优化研究提供支持。本文系统分析了城市轨道交通中的列车、线路、运营组织模式等因素对牵引能耗的影响。利用灰色关联分析法,对日运营里程、日开行列数、日客流量和日均气温等能耗影响因子进行关联度排序,并以此作为变量,结合国内某地铁的日牵引能耗数据,建立了多元线性回归方程,通过SPSS软件对回归方程进行了检验。同时运用Scikit-Learn分别构建了多元线性回归和随机森林回归预测模型,并分析比较了这两种模型的预测效果。考虑到牵引能耗的时序特征,建立了基于长短期记忆神经网络LSTM的预测模型。针对LSTM网络中神经元数量、批处理数量、迭代次数、学习率和时间窗口大小等超参数设定不同导致模型预测误差差别较大的问题,设计了基于粒子群优化的LSTM预测模型。通过动态调整惯性权重对粒子群算法进行改进,使用改进的粒子...
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