基于神经网络的地铁车站闸机通行控制系统通行逻辑设计

论文摘要

搭建了乘客通过闸机的虚拟仿真系统,描述了乘客通过闸机的各种通行情况。基于闸机传感器采集的乘客通过闸机的通行信号,形成传感器信号遮挡矩阵样本;对矩阵样本进行双线性插值法处理后生成16×16的标准矩阵样本;将每一个标准矩阵样本视同一幅灰度图像,每一个矩阵元素为像素值,形成灰度像素矩阵。将乘客通过闸机的通行合法性判断转换为常见的机器学习中的图像分类识别,采用全连接BP(反向传播)神经网络对大量样本进行分类学习,构成神经网络闸机通行逻辑。测试结果表明,所构建的闸机通行逻辑具有良好的性能。

论文目录

• 1 乘客通过闸机样本的选择
• 2 闸机通行信号矩阵
• 3 闸机通行信号矩阵双线性插值法处理
• 4 基于神经网络的闸机通行逻辑
•   4. 1 样本选取
•   4. 2 神经网络学习过程
•   4. 3 神经网络数据预测
• 5 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李宏胜,孔慧慧,康玉芳

关键词: 地铁,闸机,通行逻辑,神经网络

来源: 城市轨道交通研究 2019年09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: 南京工程学院自动化学院,江苏省常熟职业教育中心校,国网安徽省电力有限公司宣城供电公司

分类号: U293.22

DOI: 10.16037/j.1007-869x.2019.09.013

页码: 57-61

总页数: 5

文件大小: 850K

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