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基于灰色神经网络的地铁牵引用电预测模型
被引量：
1
1
作者
张军
王凯
+6 位作者
刘佳喜
李根
赵岩
王鹏
耿伟
张浩
陈欢
《城市轨道交通研究》
北大核心
2024年第7期16-20,26,共6页
[目的]为了提高列车运行效率,需对地铁牵引能耗进行监测,并建立相关能耗模型对地铁牵引能耗进行预测分析。[方法]介绍了灰色预测模型和BP(反向传播)神经网络的基本原理;以天津某典型地铁车站2021年6月的牵引日用电量数据为例,采用灰色...
[目的]为了提高列车运行效率,需对地铁牵引能耗进行监测,并建立相关能耗模型对地铁牵引能耗进行预测分析。[方法]介绍了灰色预测模型和BP(反向传播)神经网络的基本原理;以天津某典型地铁车站2021年6月的牵引日用电量数据为例,采用灰色关联分析法筛选出与地铁牵引日用电量关联度大的影响因素,基于GM(1,1)灰色预测模型预测出短期牵引日用电量;将所筛选出的关联度大的影响因素、GM(1,1)灰色预测模型预测的短期牵引日用电量及相邻历史牵引日用电量数据,作为BP神经网络模型中的输入量进行训练,建立GM-BP灰色神经网络模型,并生成所需短期地铁牵引日用电量预测数据。[结果及结论]与传统GM(1,1)灰色预测模型和BP神经网络模型相比,通过GM-BP灰色神经网络模型预测的短期牵引日用电量预测误差有明显的改善,能够作为有效的地铁牵引能耗数据进行短期预测数据分析。
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关键词
地铁
牵引日用电预测量
灰色神经网络
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职称材料
题名
基于灰色神经网络的地铁牵引用电预测模型
被引量：
1
1
作者
张军
王凯
刘佳喜
李根
赵岩
王鹏
耿伟
张浩
陈欢
机构
天津市地下铁道集团有限公司
天津凯发电气股份有限公司
出处
《城市轨道交通研究》
北大核心
2024年第7期16-20,26,共6页
文摘
[目的]为了提高列车运行效率,需对地铁牵引能耗进行监测,并建立相关能耗模型对地铁牵引能耗进行预测分析。[方法]介绍了灰色预测模型和BP(反向传播)神经网络的基本原理;以天津某典型地铁车站2021年6月的牵引日用电量数据为例,采用灰色关联分析法筛选出与地铁牵引日用电量关联度大的影响因素,基于GM(1,1)灰色预测模型预测出短期牵引日用电量;将所筛选出的关联度大的影响因素、GM(1,1)灰色预测模型预测的短期牵引日用电量及相邻历史牵引日用电量数据,作为BP神经网络模型中的输入量进行训练,建立GM-BP灰色神经网络模型,并生成所需短期地铁牵引日用电量预测数据。[结果及结论]与传统GM(1,1)灰色预测模型和BP神经网络模型相比,通过GM-BP灰色神经网络模型预测的短期牵引日用电量预测误差有明显的改善,能够作为有效的地铁牵引能耗数据进行短期预测数据分析。
关键词
地铁
牵引日用电预测量
灰色神经网络
Keywords
metro
estimated traction daily power consumption prediction
grey neural network
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
U239.5 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于灰色神经网络的地铁牵引用电预测模型
张军
王凯
刘佳喜
李根
赵岩
王鹏
耿伟
张浩
陈欢
《城市轨道交通研究》
北大核心
2024
1
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