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龙图腾网恭喜西安理工大学申请的专利基于单元与多元融合预测模型的高速列车节能驾驶策略获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114897065B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210489408.4，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于单元与多元融合预测模型的高速列车节能驾驶策略是由马维纲;鲍金花;黑新宏;王周恺;谢国;戴岳;王芝洋;刘一龙;贾乔设计研发完成，并于2022-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于单元与多元融合预测模型的高速列车节能驾驶策略在说明书摘要公布了：本发明公开了基于单元与多元融合预测模型的高速列车节能驾驶策略，首先需要将原始数据根据操作手柄级位进行分类，采用欠采样法对数据集进行随机采样，得到均衡数据集，经过基于梯度提升算法的包裹式特征选择算法去除均衡数据集中的冗余特征得到训练集，最后将经过特征选择之后的训练集输入单元与多元融合预测模型中对其进行训练。测试集选择一条包含所有操作手柄级位的路线，将数据进行和训练集一样的处理后，输入训练好的模型对其操作手柄级位进行预测，经过反复训练以及优化，最终得到节能策略。在今后的列车驾驶中可以使用本发明中的策略，不仅达到了节能的效果，而且成本低，符合国家对高速列车驾驶的要求。

本发明授权基于单元与多元融合预测模型的高速列车节能驾驶策略在权利要求书中公布了：1.基于单元与多元融合预测模型的高速列车节能驾驶策略，其特征在于，具体操作步骤如下：步骤1、根据操作手柄级位将运行时数据根据操作手柄级位的不同进行分类，分为12类，所述运行时数据包括运行时间、速度、温度；在使用数据的过程中，将忽略乘客激活紧急操作位这一类数据去除，将剩余的数据中操作手柄级位标签分别记为0-10，使用欠采样方法，对每一类数据进行欠采样操作，得到每一类别数量相等的均衡数据集；步骤2、对步骤2中得到的均衡数据集使用基于极端梯度提升算法的包裹式特征选择方法进行特征选择，最终得到三十七个与操作手柄级位相关的特征，此均衡数据集将作为训练集；步骤3、将步骤2所述训练集作为单元与多元融合预测模型的输入，对单元与多元融合预测模型进行训练，得到在不同操作手柄级位的分类结果；具体如下：所述单元与多元融合预测模型中的单元模型为ARIMA模型，多元模型为GRU模型，运用Boosting思想，采用瀑布融合法，将ARIMA模型和GRU模型串联形成单元与多元融合预测模型；将训练集中除操作手柄级位以外的特征，即速度、加速度，轴承温度属性作为输入，使用ARIMA模型进行初始预测，得到操作手柄级位预测结果，并将所得到的预测结果与训练集中原有操作手柄级位对比得到残差，将残差作为新的特征，与训练集组合作为输入使用GRU模型重新对操作手柄级位进行预测；具体如下：步骤3.1：运用Boosting思想，采用瀑布融合法，将ARIMA模型和GRU模型串联，构造单元与多元融合预测模型；步骤3.2：将训练集中除操作手柄级位以外的特征，即时间、速度、轴承温度输入单元与多元融合预测模型的ARIMA模块，使用ARIMA模块对操作手柄级位做初步预测；将得到的操作手柄级位与训练集中的操作手柄级位作对比得到残差，将残差与训练集中除操作手柄级位外的剩余特征重新组合为一个新的输入数据集；步骤3.3：将步骤3.2中得到的新的输入数据集输入到单元与多元融合预测模型的GRU模块做离散值预测，通过分类器获得分类结果，即不同操作手柄级位的分类结果；步骤4、先选取一条路线作测试，选取的路线要求在初始运行时数据的记录中，原有操作手柄级位包含十一个不同类别，根据初始运行时数据中记录的能耗数值进行原有运行时数据牵引用电能耗的计算；步骤5、将测试集经过特征选择之后输入训练好的单元与多元融合预测模型中得到初始驾驶操作策略，最后根据预测得到的初始操作策略和由初始运行时数据计算得到的各操作手柄级位平均每秒带来的能耗增加值计算出在策略下的牵引用电能量；步骤6、将步骤4与步骤5中得到的牵引用电能量对比，调整网络模型，寻求最佳运行策略；具体如下：步骤6.1：由步骤4和步骤5可以得到初始运行时数据中测试集的电能耗，即，经过单元与多元融合预测模型制定出的操作策略下能耗为；步骤6.2：若能耗关系为，则将策略判定为初始节能策略，如果列车根据计算在列车到达终点站之前无法将速度降为0，那么为了满足列车的准点性，增加匀速运动的时间以保证列车行至终点站时速度到达0；步骤6.3：若能耗关系为，则调整训练次数、训练一次抓取的数量以及学习率，以此达到能耗关系为，以此得到节能策略。

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