基礎金屬	銅電解銅銅精礦銅管銅棒廢銅銅排銅合金精銅桿再生銅桿銅板帶鋁鋁土礦氧化鋁電解鋁鋁輔料鋁棒鋁合金錠廢鋁鋁桿鋁型材鋁板卷鉛鉛精礦鉛錠鉛蓄電池再生精鉛還原鉛廢鉛蓄電池鉛合金鋅鋅精礦電解鋅鋅合金氧化鋅鋅粉錫錫精礦錫錠錫材
稀貴金屬	稀土稀土礦稀土氧化物稀土金屬釹鐵硼小金屬銻鉍銦鍺鎵硒鉭鋯貴金屬白銀
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華東	上海上海保稅區(qū)江蘇南京無錫徐州常州蘇州南通連云港淮安鹽城揚州鎮(zhèn)江泰州宿遷南京港宜興浙江杭州寧波溫州紹興湖州嘉興金華衢州臺州麗水舟山安徽合肥蕪湖蚌埠淮南馬鞍山淮北銅陵安慶黃山阜陽宿州滁州六安宣城池州亳州福建福州廈門漳州泉州三明莆田南平龍巖寧德江西南昌九江上饒撫州宜春吉安贛州景德鎮(zhèn)萍鄉(xiāng)新余鷹潭山東濟南青島淄博棗莊東營煙臺濰坊濟寧泰安威海日照濱州德州聊城臨沂菏澤萊州港龍口港黃島前灣港董家口港日照港青島港威海港煙臺港鄒平萊蕪
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西南	重慶貴州貴陽遵義六盤水安順畢節(jié)銅仁黔東南州黔南州黔西南州四川成都自貢攀枝花瀘州德陽綿陽廣元遂寧內江樂山南充眉山宜賓廣安達州雅安巴中資陽阿壩州甘孜州涼山州西藏拉薩日喀則昌都林芝山南那曲阿里地區(qū)云南昆明曲靖玉溪昭通保山麗江普洱臨滄德宏州怒江州迪慶州大理州楚雄彝族州紅河彝族州文山苗族州西雙版納州
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基于深度強化學習的城市軌道交通列車時刻表優(yōu)化方法

859 編輯：管理員來源：中冶有色技術網

2023-03-19 07:01:12

本發(fā)明公開了一種基于深度強化學習的城市軌道交通列車時刻表優(yōu)化方法，具體為：建立基本數(shù)據(jù)模塊；建立列車牽引能耗計算模塊，包括神經網絡能耗擬合模塊與時間?能耗曲線擬合模塊；神經網絡能耗擬合模塊使用線路數(shù)據(jù)和列車速度數(shù)據(jù)作為輸入量，使用實測的能耗數(shù)據(jù)作為期望輸出量，經過學習訓練，確定與最小誤差相對應的網絡參數(shù)；時間?能耗曲線擬合模塊使用實測速度曲線和訓練后的網絡，對能耗進行擬合獲得時間與能耗的關系曲線；列車區(qū)間運行時間優(yōu)化模塊采用深度強化學習算法，綜合考慮列車全線能耗、乘客旅行體驗和運營管理要求，設計目標函數(shù)，通過調整各個區(qū)間的運行時間，最大化該目標函數(shù)的值。本發(fā)明方法具有科學、精確、可靠的優(yōu)點。

聲明：

“基于深度強化學習的城市軌道交通列車時刻表優(yōu)化方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)