审稿意见
一、引言部分
优点：引言部分清晰地介绍了城市轨道交通中能源消耗的背景和双向变流装置的重要性，引出了本文研究的重要性和目的，逻辑清晰，表述准确。
建议：可以进一步强调当前研究中存在的具体问题或挑战，以更明确地阐述本文研究的创新点和必要性。
二、数据来源与预处理
优点：详细介绍了数据来源和数据的预处理过程，包括数据的标准化处理，这对于模型训练的效果至关重要。
建议：可以进一步说明数据采集的时间段、频率以及数据的完整性如何保证，以增强数据的可靠性和代表性。
三、深度学习原理与方法
优点：对深度神经网络（DNN）的原理进行了较为详细的介绍，包括其拓扑结构、计算原理、训练过程等，这为后续模型的建立提供了坚实的理论基础。
建议：可以增加对DNN在轨道交通领域应用的最新研究进展或案例分析，以凸显本文研究的前沿性和创新性。
四、基于DNN的预测功率模型设计
优点：详细介绍了基于PyTorch搭建的DNN模型结构、参数设置、数据预处理、模型训练、损失函数、激活函数、优化器和学习率等，内容详尽且条理清晰。
建议：
可以对模型结构的选择理由进行更深入的说明，比如为何选择5层DNN而非其他类型的网络。
对模型训练过程中的一些关键参数（如学习率、批量大小等）的设定依据进行说明。
五、预测效果评估
优点：通过图表和详细的数据对模型的预测效果进行了全面的评估，包括训练集、验证集和测试集的损失函数及误差分析，展示了模型的高准确性和鲁棒性。
建议：
可以增加与其他先进模型的对比实验，以进一步凸显本文提出模型的优越性。
讨论模型在不同运行条件下的泛化能力和稳定性。
六、结语
优点：总结了本文的主要贡献和成果，对双向变流装置功率预测的实际应用价值进行了展望。
建议：可以进一步讨论未来研究方向，比如如何结合更多数据源（如天气、节假日等）来进一步提高预测精度，或者探索其他深度学习模型在轨道交通领域的应用。
七、总体评价与建议
总体评价：本文提出了一种基于深度学习的轨交牵引双向变流装置功率预测方法，通过详尽的数据分析、模型构建和效果评估，验证了该方法的有效性和优越性。文章结构清晰，内容详实，具有较高的学术价值和实践意义。
建议：
进一步补充和完善数据的代表性和可靠性说明。
增加与其他模型的对比实验和分析。
探讨未来研究方向和潜在应用。
八、其他建议
格式与排版：确保文中图表清晰可读，编号和引用格式统一规范。
语言与表述：全文语言流畅，表述准确，但部分段落可适当调整句式结构以增强可读性。
综上所述，本文在轨交牵引双向变流装置功率预测方面做出了有益的探索，具有较高的学术水平和应用价值。希望作者能根据审稿意见进一步完善和修改论文，以提高论文的整体质量和学术影响力。