【摘 要】
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研究列车脱轨系数的精确预测问题。列车在运行过程中,脱轨系数过大会产生列车脱轨隐患,因此列车脱轨系数是评价列车运行安全的重要依据。针对传统脱轨系数预测方法成本高和预
【机 构】
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南车株洲电力机车有限公司技术中心,北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室,南京理工大学机械工程学院
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研究列车脱轨系数的精确预测问题。列车在运行过程中,脱轨系数过大会产生列车脱轨隐患,因此列车脱轨系数是评价列车运行安全的重要依据。针对传统脱轨系数预测方法成本高和预测精度低等问题,提出RB算法的NARX神经网络的脱轨系数预测方法。以实测的轨道不平顺为输入,脱轨系数为输出,分别建立BP神经网络和NARX神经网络两种预测模型,并分析对比了两种神经网络模型的预测性能。试验结果表明:与BP神经网络相比,基于BR算法的NARX神经网络可实现对脱轨系数的精确预测。
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