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铁路运输论文_一种基于LM算法优化RNN神经网络
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摘要：文章目录 0 引言 1 轨道交通能耗预测模型 1.1 轨道交通能耗预测模型研究综述 1.2 RNN神经网络模型 1.3 LM算法的基本原理 2 轨道交通能耗数据分析及建模 2.1 轨道交通能耗影响因素相关性分
文章目录
0 引言
1 轨道交通能耗预测模型
1.1 轨道交通能耗预测模型研究综述
1.2 RNN神经网络模型
1.3 LM算法的基本原理
2 轨道交通能耗数据分析及建模
2.1 轨道交通能耗影响因素相关性分析
2.2 预测模型建立
2.3 预测模型验证
3 轨道交通能耗预测模型应用分析
3.1 能耗预算与考核管理
3.2 能耗异常诊断分析
4 结语
文章摘要:考虑运营里程、开行列数、客运量、平均运距和季节因素对城市轨道交通能耗的影响，建立了基于LM算法改进RNN神经网络的能耗预测模型。以上海轨道交通2011—2020年运营线路能耗数据为样本进行数据建模，并用上海轨道交通的2021年数据验证了预测模型的可靠性。并分析了轨道交通能耗预测模型的应用前景。
文章关键词:
论文分类号:TP183;U239.5
文章来源：《城市轨道交通研究》 网址: http://www.csgdjtyjzzs.cn/qikandaodu/2022/0617/929.html