基于改进 LS-SVM 算法的列车通信网络时延预测方法
汪知宇1张 彤2
Time Delay Prediction Method for Train Communication Network Based on Improved LS-SVM Algorithm
WANG ZhiyuZHANG Tong
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作者信息:1.大连交通大学电气信息工程学院，116028，大连；
2.大连交通大学机车车辆工程学院，116028，大连
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Affiliation:Time Delay Prediction Method for Train Communication Network Based on Improved LS-SVM Algorithm
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关键词:
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Key words:
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DOI:10.16037/j.1007-869x.2021.01.022
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中图分类号/CLCN:U284； U231.7
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栏目/Col:研究报告
摘要:
由于通信网络诱导时延的存在会对列车牵引制动 系统造成影响， 因此对时延精准预测并实现补偿十分重要。 提出了一种基于改进粒子群（PSO）算法优化的最小二乘法支 持向量机（LS-SVM）算法对列车通信网络时延进行预测，搭 建了列车网络控制系统半实物平台，使数据通过多功能车辆 总线（MVB）进行传输，分别改变车辆控制单元（VCU）特征周 期及负端口数量大小，以获取大量不同特性的时延数据。 将 数据分组后利用改进的 PSO 算法优化 LS-SVM 算法进行预 测仿真。 仿真结果表明，与传统的 LS-SVM 算法及 Elman 神 经网络算法的预测方法相比，所提出的方法在列车通信网络 的时延预测方面具有更好的快速性和准确性.
Abstracts:
Communication network induced delay will affect the train traction braking system，therefore it is very important to accurately predict and compensate the delay. A least squares support vector machine（LS-SVM） algorithm optimized on the basis of improved particle swarm optimization （PSO） is proposed to predict the train communication network delay. A semi -physical platform of the train network control system is constructed for data to be transmitted through Multi -function Vehicle Bus （MVB），and the vehicle control unit (VCU) characteristic period and number of negative ports are respectively changed to obtain a large number of delay data of different characteristics. After the data is grouped，the improved PSO is used to optimize LS -SVM method and the prediction simulation is conducted. The simulation results show that compared with conventional LS -SVM algorithm and Elman neural network algorithm prediction methods，the proposed method has better prediction of the train communication network time delay in terms of speed and accuracy.
引文 / Ref:
汪知宇，张彤.基于改进 LS-SVM 算法的列车通信网络时延预测方法[J].城市轨道交通研究，2021，24（1）：101.
WANG Zhiyu，ZHANG Tong.Time Delay Prediction Method for Train Communication Network Based on Improved LS-SVM Algorithm[J].Urban mass transit，2021，24（1）：101.
WANG Zhiyu，ZHANG Tong.Time Delay Prediction Method for Train Communication Network Based on Improved LS-SVM Algorithm[J].Urban mass transit，2021，24（1）：101.
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