基于遗传算法优化BP神经网络的接触网磨耗预测

论文摘要

针对接触网磨耗问题,构建利用遗传算法改进的BP神经网络模型进行接触网磨耗预测,将接触压力、列车速度、导线高度、拉出值、电压、列车频次求取均值与方差作为神经网络的输入,接触网平均磨耗量作为输出,通过Matlab编程建立神经网络模型,并通过运用遗传算法的全局搜索优势改进权值和阈值,补偿局部极值缺陷。

论文目录

• 0 引言
• 1 遗传BP神经网络
• 2 接触网磨耗预测模型的建立
•   2.1 数据归一化
•   2.2 BP神经网络
•   2.3 遗传算法优化
• 3 模型验证
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 郗伟杰,李东辉

关键词: 遗传算法,神经网络,接触网磨耗

来源: 电气化铁道 2019年S1期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 铁路运输,自动化技术

单位: 大连交通大学电气信息工程学院,大连交通大学电气工程教研室

分类号: TP18;U226.8

DOI: 10.19587/j.cnki.1007-936x.2019z.012

页码: 47-49

总页数: 3

文件大小: 231K

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