摘要：针对轨道客车运营企业普遍存在的成本统计信息少、呈片断化等特征,提出一种基于改进的主成分分析法（PCA）及粒子群最小二乘支持向量机（PSOLSSVM）的轨道客车运营能耗成本估算模型。首先分析确定运营能耗相关的车辆、线路及运营条件参数,再利用改进的PCA提取出运营能耗成本的特征参数,以这些特征参数为输入,以能耗成本为输出,构建基于PSO-LSSVM的成本估算模型。PSOLSSVM模型利用PSO优选LSSVM的参数,提高了模型的训练速度和预测能力。实例研究结果表明,相较于传统基于PCA及LSSVM模型,所构建估算模型的特征参数减少了27%,预测准确度提高了88%。

关键词：轨道客车 能耗成本 主成分分析法 最小二乘支持向量机 

单位：中车唐山机车车辆有限公司质量管理部; 河北唐山063035; 西南交通大学先进设计与制造技术研究所; 四川成都610031