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如何使用BP神经网络实现铁路轨道几何不平顺的预测方法

消耗积分:1 | 格式:pdf | 大小:1.31 MB | 2021-01-08

月亮脸

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　　设备密集型重载铁路对轨道平顺状态预测技术十分重视，受限于数据挖掘分析技术，轨道检测车在养护维修计划决策支持方面还未完全发挥应有的作用。本文根据轨道不平顺的变化特点，采用神经网络方法对重载铁路轨道不平顺 7 项参数进行预测，从而为养护维修策略的决策提供支持。将某重载铁路 K420+000~K42 6+ 000 区段长达 1 8 个月的轨道不平顺检测数据用于模型训练并进行预测分析，结果显示：双隐层、单隐层 BP 网络模型和多元回归分析模型的均方预测误差平均值分别为 0.0 6 5 2、0.0 6 8 9、0.1 0 5 1，平均相对误差分别为 8.0 3%、 8.6 5%、11.5 7%。双隐层 BP 网络模型模型精度更高，该模型为重载铁路轨道不平顺发展预测的研究提供了新的思路。

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