典型文献
基于数值分析和神经网络的轨道过车信号判断
文献摘要：
针对不同列车物理属性差异导致的ZPW-2000 R轨道电路输出信号数据长度不一致而难以建立统一的神经网络模型问题,提出一种基于数值分析和神经网络的轨道过车信号判断模型.首先,利用数值分析方法将显示轨道是否占用的主机调接入电压数据集处理成长度一致的结构;其次,以处理好的数据集作为输入,以轨道占用或空闲状态作为输出,建立基于神经网络的轨道过车信号判断模型.实际测试结果表明,基于数值分析和神经网络的轨道过车信号判断模型对轨道占用或空闲情况的判断准确率为100％.研究可在保证列车安全可靠运行的基础上实现ZPW-2000 R轨道电路输出信号的智能判断,为轨道电路利用主机主接入电压和主机调接入电压信号联合判断轨道占用情况提供了一种智能算法.
文献关键词：
数值分析;神经网络;轨道交通;轨道电路;过车信号判断
中图分类号：
作者姓名：
邓阳;陈洪根;黄春雷;禹建丽
作者机构：
郑州航空工业管理学院 管理工程学院,河南 郑州 450046;黑龙江瑞兴科技股份有限公司,黑龙江 哈尔滨 150030
文献出处：
引用格式：
[1]邓阳;陈洪根;黄春雷;禹建丽-.基于数值分析和神经网络的轨道过车信号判断)[J].郑州航空工业管理学院学报,2022(01):106-112
A类：
过车信号判断
B类：
同列,列车,物理属性,ZPW,轨道电路,输出信号,号数,模型问题,判断模型,数值分析方法,主机,数据集处理,成长度,空闲状态,实际测试,闲情,可靠运行,智能判断,机主,电压信号,断轨,智能算法
AB值：
0.317013
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