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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种高速列车操纵手柄级位预测方法、装置、介质及产品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：CN119129438B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411611993.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种高速列车操纵手柄级位预测方法、装置、介质及产品是由张坤鹏;叶春华;李干涛;杨辉;贺淳伟;靳登阁;任辉;许启庆设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高速列车操纵手柄级位预测方法、装置、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明公开一种高速列车操纵手柄级位预测方法、装置、介质及产品，涉及高速列车辅助驾驶技术领域。方法包括：获取目标高速列车在当前时刻的当前运行数据以及历史运行数据；历史运行数据包括第一运行数据和第二运行数据；第一运行数据为当前时刻的上一时刻的运行数据；第二运行数据为第一运行数据所在时刻的上一时刻的运行数据；将当前运行数据、第一运行数据和第二运行数据输入至手柄级位预测模型，得到下一时刻的手柄级位；其中，手柄级位预测模型是应用训练数据集对随机配置网络模型进行训练得到的。本发明能够提升列车手柄级位预测精度，并实现了高速列车的安全平稳操纵。

本发明授权一种高速列车操纵手柄级位预测方法、装置、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种高速列车操纵手柄级位预测方法，其特征在于，所述方法包括： 所述手柄级位为满功率牵引的百分比； 获取目标高速列车在当前时刻的当前运行数据以及历史运行数据；所述历史运行数据包括第一运行数据和第二运行数据；所述第一运行数据为所述当前时刻的上一时刻的运行数据；所述第二运行数据为所述第一运行数据所在时刻的上一时刻的运行数据； 将所述当前运行数据、所述第一运行数据和所述第二运行数据输入至手柄级位预测模型，得到下一时刻的手柄级位；其中，所述手柄级位预测模型是应用训练数据集对随机配置网络模型进行训练得到的；所述训练数据集为高速列车在连续的第一个时刻、第二个时刻和第三个时刻的运行数据以及第四个时刻的手柄级位； 所述手柄级位预测模型的确定过程具体包括： 以所述高速列车在连续的第一个时刻、第二个时刻和第三个时刻的运行数据为输入，以第四个时刻的手柄级位为输出对所述随机配置网络模型进行训练，得到训练好的随机配置网络模型； 应用改进灰狼算法对训练好的随机配置网络模型的参数进行优化，得到手柄级位预测模型； 所述改进灰狼算法中引入混沌Tent映射初始化种群、非线性收敛因子和权值位置； 应用L2正则化项对所述随机配置网络模型进行训练； 所述手柄级位预测模型输入信息包括速度、控制力、控制级位、坡道信息，输出信息为下一时刻级位； 在高速列车操纵手柄级位预测中，采用双闭环结构用来描述手柄级位预测与调节原理；内部闭环控制回路负责根据当前的列车运行数据和数据特征，预测下一时刻的级位；外部闭环监控内部闭环的输出级位，并根据预测的级位与实际级位的偏差进行调节，来实现对高速列车的安全平稳操纵； 根据高速列车牵引控制单元返回的无级级位和下一时刻的手柄级位，确定司机控制器应该调节的级位，根据手柄的级位调节的结果发送至列车牵引控制单元控制列车运动，司机控制器有级级位的离散特性能够和牵引控制单元无级调速模式进行匹配；无级级位为列车当前牵引力与牵引力的最大值的比值； 所述随机配置网络模型的隐层节点的最大个数为200。

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