Prediction of Traction Power Consumption for Rail Transit Based on Ensemble Learning Hybrid Time Series Models
Notice bibliographique
Résumé
Against the backdrop of electricity market reform, accurate forecasting of train traction energy consumption can help operating enterprises set energy‐saving targets and implement precise energy management. Traction energy consumption prediction models based on traditional influencing factors are prone to uncertainties in future factors and often overlook the seasonal variations inherent in traction energy consumption. This paper proposes a sliding window stacking method that integrates random forest with Holt–Winters, ARIMA, and Prophet models. The method is experimentally validated using 14 years of per‐car‐kilometer traction energy consumption data from a metro line in a certain city. Experimental results show that the random forest stacking model achieves a mean absolute error (MAE) of 0.037609 kWh/car‐km, which represents reductions of 17%, 26%, and 32% compared with using Holt–Winters, ARIMA, and Prophet models alone, respectively. The mean squared error (MSE) reaches 0.002264 kWh/car‐km, corresponding to reductions of 33%, 28%, and 46% compared with the individual models. The results demonstrate that the random forest stacking hybrid model can effectively improve the accuracy of train traction energy consumption forecasting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».