Network-Constrained Data-Driven Control of High-Speed Railway Systems : Adaptive and Learning-Based Approaches
Lingua: inglese
Editore: Elsevier Science & Technology, Elsevier Feb 2026, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Neuware - Network-Constrained Data-Driven Control of High-Speed Rail Systems: Adaptive and Learning-Based Approaches addresses critical challenges in high-speed railway (HSR) operational control systems, focusing on enhancing safety, efficiency, and automation in an era of rapid network expansion. The book introduces a transformative framework for data-driven adaptive control and multi-train cooperative control under dynamic network constraints. It integrates next-generation 5G-R communication to enable real-time train-to-train (T2T) coordination, reducing dependency on fixed infrastructure and addressing vulnerabilities like faded channels and interference. By combining rigorous theoretical analysis with simulations, the book proposes solutions to improve operational precision, resilience against disruptions, and transportation capacity.This resource is helpful for researchers, engineers, and graduate students in high speed railway control systems, offering innovative strategies to advance autonomous operations and meet the demands of high-density, high-speed rail networks.…
Codice articolo 9780443489945
- Titolo
- Network-Constrained Data-Driven Control of High-Speed Railway Systems : Adaptive and Learning-Based Approaches
- Autore
- Deqing Huang
- Editore
- Elsevier Science & Technology, Elsevier Feb 2026
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0443489947
- ISBN 13
- 9780443489945
- Peso dell'articolo
- 450 grammi
- Dimensioni
- 228x152x34 mm
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Informazioni sull’autore
Dr Wei Yu received the B.S. degree in rail transportation signal and control from Henan Polytechnic University, Jiaozuo, China, in 2018, the M.S. degree in control science and engineering from the School of Electric Engineering and Automation, Henan Polytechnic University, Jiaozuo, China, in 2021 and the Ph.D. degree in control science and engineering with Southwest Jiaotong University, Chengdu, China, in 2024. He is currently conducting Boya postdoctoral research at Peking University. His research interests include high-speed train control, data-driven control, iterative learning control and networked system control
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