【摘 要】
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针对传统机车牵引力、制动力计算的不足，提出了基于LM（Levcnberg—Marquardt）算法的前向多层神经网络模型方法，阐述了该神经网络的结构设计，利用LM算法使得在网络结构最小、训练步
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针对传统机车牵引力、制动力计算的不足，提出了基于LM（Levcnberg—Marquardt）算法的前向多层神经网络模型方法，阐述了该神经网络的结构设计，利用LM算法使得在网络结构最小、训练步长最短的情况下实现精度最优。仿真与试验的结果表明，利用该神经网络模型能较好地计算机车的牵引力与制动力，其精确性、快速性和抗干扰性都优于其他计算方法。
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