基于SSA-GA-BP神经网络模型的钢轨磨耗预测分析

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摘要：为实现钢轨磨耗量的精准预测，本文提出一种通过麻雀搜索算法（SSA）和遗传算法（GA）优化BP神经网络的钢轨磨耗预测模型（即SSA-GA-BP神经网络模型）。以某铁路上半径 400m 曲线为例，基于磨耗量监测数据进行模型的适应性分析。结果表明，SSA-GA-BP神经网络模型克服了BP神经网络随机选取初始权值和阈值的缺陷，预测精度高于单BP模型、SSA-GA模型和GA-BP模型。（剩余5962字）

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