【摘 要】
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列车提速或高速运行时时常出现列车脱轨事故.这些脱轨事故由于脱轨机理复杂、影响因素众多,仅仅采用过去传统的脱轨理论很难进行分析.由于系统的强非线性,目前尚未对脱轨机理
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院北京交通大学土建学院轨道结构研究室(北京)
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列车提速或高速运行时时常出现列车脱轨事故.这些脱轨事故由于脱轨机理复杂、影响因素众多,仅仅采用过去传统的脱轨理论很难进行分析.由于系统的强非线性,目前尚未对脱轨机理有清楚地认识,难以建立准确的数学模型进行脱轨预警.本文针对这种情况,提出了将神经网络技术用于列车脱轨预警的思路.在既有脱轨理论及实验数据分析基础上,抽取出影响高速列车脱轨的主要因素,并建立了列车脱轨预警的神经网络模型,实验证明了该模型的可行性.根据从已训练好的神经网络中提取的知识和规则,可用于脱轨理论的完善和补充,并有助于进一步建立列车运行稳定性趋势的预测模型.
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