【摘 要】
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针对不同列车物理属性差异导致的ZPW-2000 R轨道电路输出信号数据长度不一致而难以建立统一的神经网络模型问题,提出一种基于数值分析和神经网络的轨道过车信号判断模型.首先,利用数值分析方法将显示轨道是否占用的主机调接入电压数据集处理成长度一致的结构;其次,以处理好的数据集作为输入,以轨道占用或空闲状态作为输出,建立基于神经网络的轨道过车信号判断模型.实际测试结果表明,基于数值分析和神经网络的轨道过车信号判断模型对轨道占用或空闲情况的判断准确率为100％.研究可在保证列车安全可靠运行的基础上实现ZPW-2
【机 构】
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郑州航空工业管理学院 管理工程学院,河南 郑州 450046;黑龙江瑞兴科技股份有限公司,黑龙江 哈尔滨 150030
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针对不同列车物理属性差异导致的ZPW-2000 R轨道电路输出信号数据长度不一致而难以建立统一的神经网络模型问题,提出一种基于数值分析和神经网络的轨道过车信号判断模型.首先,利用数值分析方法将显示轨道是否占用的主机调接入电压数据集处理成长度一致的结构;其次,以处理好的数据集作为输入,以轨道占用或空闲状态作为输出,建立基于神经网络的轨道过车信号判断模型.实际测试结果表明,基于数值分析和神经网络的轨道过车信号判断模型对轨道占用或空闲情况的判断准确率为100％.研究可在保证列车安全可靠运行的基础上实现ZPW-2000 R轨道电路输出信号的智能判断,为轨道电路利用主机主接入电压和主机调接入电压信号联合判断轨道占用情况提供了一种智能算法.
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