【摘 要】
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运用k-均值聚类法计算RBF神经网络隐含层神经元激活函数的中心及归一化参数,提出并运用了在线自适应RBF权矢量修正算法进行摆式客车通过曲线时离心加速度的多步预测.经过对实
【机 构】
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同济大学铁道与城市轨道交通研究院,西南交通大学牵引动力研究中心
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运用k-均值聚类法计算RBF神经网络隐含层神经元激活函数的中心及归一化参数,提出并运用了在线自适应RBF权矢量修正算法进行摆式客车通过曲线时离心加速度的多步预测.经过对实测信号的仿真分析证明:RBF神经网络可以以满意的精度对摆式客车离心加速度进行多步预测,预测的时间间隔大,有效解决了由于各种因素造成的滞后补偿问题,并且可以完全替代用于触发倾摆和判定曲线方向的陀螺仪的作用.
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