本发明公开了基于SA‑GRU的高速列车节能驾驶策略，首先需要将初始运行时数据进行预处理，然后将处理后的数据根据制动手柄级位进行分类，采用欠采样法对数据集进行随机采样，得到均衡数据集，经过多重特征选择去除均衡数据集中的冗余特征得到训练集，最后将经过多重特征选择之后的训练集输入SA‑GRU分类模型中对分类模型进行训练。测试集选择一条包含所有制动手柄级位的路线，将数据进行和训练集一样的处理后，输入训练好的模型对其制动手柄级位进行预测，经过反复训练以及优化，最终得到节能策略。在今后的列车驾驶中可以使用本发明中的策略，不仅达到了节能的效果，而且成本低，符合国家对高速列车节能驾驶的要求。