基于改进BP神经网络的轨道电路故障预测方法研究

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘  要：ZPW-2000A是铁路信号领域的重要组成部分，在保证列车安全运行过程中发挥着重要作用。为更好地预测轨道电路发生故障的概率，该文提出一种改进BP神经网络算法对轨道电路的故障进行预测，以蜻蜓算法对初始BP神经网络的权值和阈值进行优化改进，结合电务车间采集的轨道电压数据对改进后的BP神经网络进行训练，并对轨道电路的轨出1、轨出2电压值进行预测分析，得到轨道电路发生红光带的概率和趋势。（剩余6990字）

试读结束

目录
monitor