摘要
本申请实施例提供一种列车高压系统模型优化方法、系统、设备和存储介质，涉及轨道交通技术领域。方法包括根据多物理场数字孪生模型生成列车高压系统的仿真监测数据，将历史监测数据和仿真监测数据混合构建样本数据集；多维物理场数字孪生模型系根据历史监测数据构建；根据样本数据集对每种物理场维度分别建立神经网络模型，将每种神经网络模型融合获得融合神经网络模型；根据融合神经网络模型的预测计算结果设定多维物理场数字孪生模型的物理参数，以对多维物理场数字孪生模型进行多物理场仿真配置优化。本申请的方法通过弥补历史数据样本不平衡问题和构建融合神经网络提高了数字孪生模型故障检测真实性，提高了计算效率和预测精度。
