【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及高速列车辅助驾驶，特别是涉及一种高速列车操纵手柄级位预测方法、装置、介质及产品。
技术介绍
1、为满足高速铁路安全、正点的运营目标，列车驾驶员普遍采用最大牵引-惰行-最大制动的驾驶模式。在上述保守操纵策略中，不同操纵级位会使得列车速度、牵引力/制动力变化具有差异性，即使在同一线路下也会产生不同的能耗。如何针对人工操纵列车的随机性与盲目性等特征，在保障列车安全运行的前提下综合利用线路信息、车辆牵引/制动特性和列车运行状态信息，对司机操纵手柄级位进行精准预测，这对于提高驾驶员操纵决策水平及实现列车多目标优化运行具有重要意义。
2、高速列车级位(档位)是在人工驾驶模式下，司机对牵引系统的控制接口。代表特定工况下的功率需求，可建模为牵引系统牵引力与速度二元函数耦合特性。现有研究在不考虑级位特性时获得的最优工况点难以匹配真实的牵引特性曲线，司机无法通过离散且有限的级位手柄准确跟踪期望的运行轨迹。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种高速列车操纵手柄级位预测方法、装置...
【技术保护点】
1.一种高速列车操纵手柄级位预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的高速列车操纵手柄级位预测方法，其特征在于，所述手柄级位预测模型的确定过程具体包括：
3.根据权利要求1所述的高速列车操纵手柄级位预测方法，其特征在于，所述随机配置网络模型的隐层节点的最大个数为200。
4.根据权利要求1所述的高速列车操纵手柄级位预测方法，其特征在于，应用评估指标对所述手柄级位预测模型的预测性能进行评估；所述评估指标包括决定系数、平均绝对误差和均方根误差。
5.根据权利要求1所述的高速列车操纵手柄级位预测方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种高速列车操纵手柄级位预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的高速列车操纵手柄级位预测方法，其特征在于，所述手柄级位预测模型的确定过程具体包括：
3.根据权利要求1所述的高速列车操纵手柄级位预测方法，其特征在于，所述随机配置网络模型的隐层节点的最大个数为200。
4.根据权利要求1所述的高速列车操纵手柄级位预测方法，其特征在于，应用评估指标对所述手柄级位预测模型的预测性能进行评估；所述评估指标包括决定系数、平均绝对误差和均方根误差。
5.根据权利要求1所述的高速列车操纵手柄级位预测方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：张坤鹏，叶春华，李干涛，杨辉，贺淳伟，靳登阁，任辉，许启庆，
申请(专利权)人：华东交通大学，
类型：发明
国别省市：
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