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申请/专利权人：中南大学
摘要：本发明公开了一种基于强化学习的高速列车速度曲线优化方法及系统，包括S1：获取道路数据、列车运行时刻数据、列车速度、列车加速度数据，并对其进行预处理，得到预处理后的道路数据、列车运行时刻数据、列车速度、列车加速度数据；S2：定义列车速度曲线优化网络的状态空间和动作空间；S3：构建列车速度曲线优化网络的值函数，并根据根据迭代步对值函数进行更新；S4：设定列车速度曲线优化网络的奖励函数，所述奖励函数中包括乘客舒适度函数、运行总能耗函数、准点性函数；S5：强化学习训练，更新Q表并输出高速列车速度曲线。此方案解决了传统列车速度曲线对于乘客舒适性考虑不足的问题。
主权项：1.一种基于强化学习的高速列车速度曲线优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取道路数据、列车运行时刻数据、列车速度、列车加速度数据，并对其进行预处理，得到预处理后的道路数据、列车运行时刻数据、列车速度、列车加速度数据；S2：定义列车速度曲线优化网络的状态空间和动作空间；S3：构建列车速度曲线优化网络的值函数，并根据根据迭代步对值函数进行更新；S4：设定列车速度曲线优化网络的奖励函数，所述奖励函数中包括乘客舒适度函数、运行总能耗函数、准点性函数；S5：强化学习训练，更新Q表并输出高速列车速度曲线。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 一种基于强化学习的高速列车速度曲线优化方法及系统
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