发明

一种数据驱动的列车牵引传动系统效率的计算方法

2023-07-23 17:26:29 发布于四川 20
  • 申请专利号:CN202310142795.9
  • 公开(公告)日:2023-07-21
  • 公开(公告)号:CN116467544A
  • 申请人:北京交通大学
摘要:本发明提供了一种数据驱动的列车牵引传动系统效率的计算方法。该方法包括:采集列车牵引传动系统的试验测试数据,构成数据集;根据数据集设计神经网络模型,将数据集中的样本数据作为神经网络模型的输入数据,神经网络模型的输出数据为列车牵引传动系统效率;采用有监督学习的方式,对神经网络模型进行训练,将训练完成后的神经网络模型作为列车牵引传动系统效率计算模型;利用列车牵引传动系统效率计算模型计算出各时刻列车牵引传动系统的效率。本发明方法采用人工智能的手段,利用神经网络构建牵引传动系统效率的数据模型,提升了计算精度,对城轨列车运行功率及能耗的精确计算具有重要意义。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116467544 A (43)申请公布日 2023.07.21 (21)申请号 202310142795.9 G06N 3/08 (2023.01) (22)申请日 2023.02.08 (71)申请人 北京交通大学 地址 100044 北京市海淀区西直门外上园 村3号 (72)发明人 张钢 王韧宇 吉祥雨 陈杰  刘浩 倪子诗 邱瑞昌 于泓  刘志刚 熊伟  (74)专利代理机构 北京市商泰律师事务所 11255 专利代理师 黄晓军 (51)Int.Cl. G06F 17/10 (2006.01) G06N 3/09 (2023.01) G06N 3/084 (2023.01) 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 (54)发明名称 一种数据驱动的列车牵引传动系统效率的 计算方法 (57)摘要 本发明提供了一种数据驱动的列车牵引传 动系统效率的计算方法。该方法包括:采集列车 牵引传动系统的试验测试数据,构成数据集;根 据数据集设计神经网络模型,将数据集中的样本 数据作为神经网络模型的输入数据,神经网络模 型的输出数据为列车牵引传动系统效率;采用有 监督学习的方式,对神经网络模型进行训练,将 训练完成后的神经网络模型作为列车牵引传动 系统效率计算模型;利用列车牵引传动系统效率 计算模型计算出

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