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一种基于深度学习的列车控制方法
| 专利名称： | 一种基于深度学习的列车控制方法 |
| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于深度学习的列车控制方法，包括：从历史数据中筛选得到驾驶经验丰富的司机驾驶列车时的司机驾驶数据；根据司机驾驶数据对初始的深度网络模型进行训练，得到训练好的深度网络模型；将不同时刻的列车状态输入训练好的深度网络模型，计算得到不同时刻的列车控制量。通过采用深度学习技术对ATO控制算法建模，不需要考虑内在控制过程，极大地简化了问题的复杂性；通过采用驾驶经验丰富的司机的驾驶数据训练深度网络模型，输出不同时刻的列车控制量，当获得新的司机驾驶数据时，对深度网络模型重新进行训练便可得到具有新数据特征的列车控制量，能够在保证列车的准时性和停车精度的前提下，改善列车舒适度，提高乘客乘坐体验。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 北京;11 |
| 申请人： | 交控科技股份有限公司 |
| 发明人： | 刘波;杜恒 |
| 专利状态： | 有效 |
| 申请号： | CN201811150477.2 |
| 公开号： | CN109204390A |
| 代理机构： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 |
| 代理人： | 王莹;李相雨 |
| 分类号： | B61L27/00(2006.01)I;B;B61;B61L;B61L27 |
| 申请人地址： | 100070 北京市丰台区科技园海鹰路6号院北京总部国际2、3号楼 |
| 主权项： | 1.一种基于深度学习的列车控制方法，其特征在于，包括：从历史数据中筛选得到驾驶经验丰富的司机驾驶列车时的司机驾驶数据；根据所述司机驾驶数据对初始的深度网络模型进行训练，得到训练好的深度网络模型；将不同时刻的列车状态输入所述训练好的深度网络模型，计算得到不同时刻的列车控制量。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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