基于列车运行仿真和SVR组合的地铁新线牵引能耗预测方法

新线牵引能耗预测可用以辅助线路的规划设计及列车选型,进而实现牵引节能.地铁新线牵引能耗受线路条件、列车属性等因素的综合影响,传统的仿真方法简化多种参数,而大数据预测方法忽略列车物理运动过程,均难以保证新线牵引能耗的预测效果.因此,提出一种将列车运行仿真与支持向量回归(SVR)相结合的组合预测方法预测地铁新线牵引能耗,并采用交叉验证方法及遗传算法对SVR参数进行寻优.研究结果表明:仿真与SVR相结合的组合预测方法优于单一预测方法,在95％的置信水平下,地铁新线牵引能耗预测精度可达90％.     

基于列车运行仿真和SVR组合的地铁新线牵引能耗预测方法

新线牵引能耗预测可用以辅助线路的规划设计及列车选型,进而实现牵引节能.地铁新线牵引能耗受线路条件、列车属性等因素的综合影响,传统的仿真方法简化多种参数,而大数据预测方法忽略列车物理运动过程,均难以保证新线牵引能耗的预测效果.因此,提出一种将列车运行仿真与支持向量回归(SVR)相结合的组合预测方法预测地铁新线牵引能耗,并采用交叉验证方法及遗传算法对SVR参数进行寻优.研究结果表明:仿真与SVR相结合的组合预测方法优于单一预测方法,在95％的置信水平下,地铁新线牵引能耗预测精度可达90％.     

城市轨道交通地下线车站选址与平面线形优化

基于已知的线路起终点和研究区域内人口分布情况,研究城市轨道交通地下线平面设计方案。以轨道交通车站的布设数量、位置及线路平面线形为决策变量,考虑实际地理条件、站间距、换乘预留及线路平面设计等约束,建立城市轨道交通地下线平面优化模型,实现客流吸引量最大,以及包括建设投资、运营支出和环境影响在内的线路综合成本最小。设计基于非支配排序遗传算法(NSGA-II)与A*算法的混合启发式算法求解模型。选取国内某城市地铁线路为研究对象,结果表明,算法可求得模型帕累托前沿,提供不同客流吸引量下线路综合成本最低的解决方案。此外,与实际平面设计方案相比,帕累托最优方案能够在不降低客流吸引量情况下减小约 4.4％的线路综合成本。     

考虑过分相区的高速铁路列车操纵节能优化

既有研究在优化高速列车节能操纵方案时忽视了一些实际约束,如很少考虑列车须采用惰行工况通过分相区,所求方案可能不符合列车操纵规范要求.为研究考虑列车过分相区约束、曲线限速以及计划运行时分要求等实际约束的列车节能操纵问题,将高速列车区间运行过程根据分相区、限速、坡道划分为不同阶段,建立多阶段最优控制模型以最小化列车牵引能耗;采用基于自适应Radau伪谱法的GPOPSⅡ求解模型的精确解,结合武广线案例分析多阶段最优控制模型及算法的节能效果.结果表明,模型在不同线路条件下求解得到的列车操纵方案都满足实际约束,且比司机实际操纵方案平均节能10.8%;与考虑列车过分相区约束的标准四阶段模型所求方案相比,模型求得的列车操纵方案平均节能4%.      

考虑快慢车模式的地铁地下线纵断面优化研究

优化地铁线路纵断面设计方案可降低列车运行能耗与风井建设成本.本文以盾构法施工的地铁地下线为研究对象，考虑地铁设计规范约束与实际施工条件，建立以列车双方向运行能耗与风井成本之和最小为目标的线路纵断面优化模型.采用模拟退火与遗传算法的组合方法求解.广州地铁14号线案例分析证明，与实际方案相比，本文模型所得优化方案节省 2.65％的总成本.与仅考虑站站停模式下的纵断面优化方案相比，本文模型所得方案在快慢车总能耗方面更优，说明考虑停站方案进行纵断面优化的必要性.