Comparing energy consumption for rail transit routes through Symmetric Vertical Sinusoid Alignments (SVSA), and applying artificial neural networks. A case study of Metro Valencia (Spain)
2017; National University of Colombia; Volume: 84; Issue: 203 Linguagem: Espanhol
10.15446/dyna.v84n203.65267
ISSN2346-2183
AutoresJuan Pineda-Jaramillo, Pablo Salvador Zuriaga, Ricardo Insa,
Tópico(s)Traffic Prediction and Management Techniques
ResumoEste artículo presenta el entrenamiento de una red neuronal artificial usando el consumo energético medido en la red metropolitana de Valencia, España, para estimar el consumo energético de un sistema metro. Después de la calibración y validación de la red neuronal, los resultados obtenidos muestran que esta puede ser utilizada para predecir el consumo energético con una gran precisión. Una vez entrenada, la red neuronal es utilizada para probar diferentes escenarios de operación hipotéticos con el objetivo de reducir el consumo energético de un sistema metro. Estos escenarios de operación incluyen diferentes trazados verticales que prueban que los Alineamientos Verticales Sinusoidales Simétricos (SVSA, por sus siglas en inglés) pueden reducir el consumo energético en un 18.41 % en contraste con un alineamiento plano (pendiente del 0%).
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