【摘 要】
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受地域跨度广、地形和线路复杂等客观条件制约,列车面临的运行环境复杂多变,不同线路和阶段的轨面状态都可能发生随机变化。为保证列车安全运行,必须对列车运行轨面状态进行识别。本文基于轨面黏着状态特征数据,采用神经网络模型,将轨面黏着特性数据作为输入,对当前轨面状态进行分类识别。本文的研究内容如下:针对现有的轨面识别方法准确率不理想,识别速度较慢的问题,研究了一种基于Adaboost算法的神经网络轨面识别
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受地域跨度广、地形和线路复杂等客观条件制约，列车面临的运行环境复杂多变，不同线路和阶段的轨面状态都可能发生随机变化。为保证列车安全运行，必须对列车运行轨面状态进行识别。本文基于轨面黏着状态特征数据，采用神经网络模型，将轨面黏着特性数据作为输入，对当前轨面状态进行分类识别。本文的研究内容如下：
针对现有的轨面识别方法准确率不理想，识别速度较慢的问题，研究了一种基于 Adaboost 算法的神经网络轨面识别模型，该算法在样本数据相对较小的情况下，仍能保持较好的识别效果。
针对数据采集中存在的补偿问题，设计了一种基于BP_Adaboost算法的强预测器，为了检验该预测器效果进行了仿真实验，证明了该方法的有效性和可行性。
针对传统BP神经网络中，容易收敛到解空间中的局部极小点从而无法找到最优解的情况，采用一种改进的粒子群算法对网络参数进行优化，通过仿真实验结果可以判断该方法能较好的解决局部极值的问题。
针对粒子群算法运算速度较慢，存在运算资源浪费的问题，采用思维进化算法对网络权值和阈值进行优化，与改进粒子群算法进行了仿真对比，结果表明思维进化算法在解决局部极值的同时，比改进的粒子群算法运算速度更快，节省了运算资源。
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