【摘 要】
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提出基于PSO混合算法对BP网络进行优化,改善了BP网络权阈值求解所面临的局部极值与收敛速度慢的问题。通过赫兹模拟试验方法,在JD-1轮轨模拟试验机上获得BP神经网络训练数据,
【机 构】
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西南交通大学牵引动力国家重点实验室摩擦学研究所,
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提出基于PSO混合算法对BP网络进行优化,改善了BP网络权阈值求解所面临的局部极值与收敛速度慢的问题。通过赫兹模拟试验方法,在JD-1轮轨模拟试验机上获得BP神经网络训练数据,运用基于PSO混合算法优化BP网络对钢轨磨损量进行拟合。结果表明:基于PSO混合算法优化BP网络对钢轨磨损量数据能够进行极好的拟合,为钢轨磨损量预测提供一种更有效的数据分析途径。
The PSO hybrid algorithm is proposed to optimize the BP network, which improves the local extremum and convergence speed of the BP network right threshold solution. Through the Hertz simulation test method, the BP neural network training data is obtained on the JD-1 wheel-rail simulation testing machine, and the BP network is optimized based on the PSO hybrid algorithm to fit the rail wear amount. The results show that the optimized BP network based on the PSO hybrid algorithm can fit the rail wear data well and provide a more effective data analysis approach for rail wear prediction.
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