【摘 要】
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针对动车组运行环境多变、运行过程具有不确定和强非线性特性,提出了一种动车组运行过程自适应最小二乘支持向量机LSSVM（Least Squares Support Vector Machine）建模及其速度控
【机 构】
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华东交通大学电气与电子工程学院,江西省先进控制与优化重点实验室,湖南铁路科技职业技术学院
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针对动车组运行环境多变、运行过程具有不确定和强非线性特性,提出了一种动车组运行过程自适应最小二乘支持向量机LSSVM（Least Squares Support Vector Machine）建模及其速度控制方法.首先基于动车组牵引特性和运行过程数据建立其LSSVM 模型,并采用粒子群优化算法确定模型参数;其次,依据模型校正策略,通过动车组运行的新数据采用自适应迭代算法来校正LSSVM 模型参数,以改善模型的适应性;最后给出了基于LSSVM 模型的动车组速度预测控制方法.基于CRH380AL型动车组运行数
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