简介:针对桥梁结构监测采集到的桥梁异常状态下长期积累演变的惊人数据量,提出了基于主成分分析与人工神经网络相结合的桥梁结构异常状态识别方法。布设多种类型传感器监测获取高维数据,采用主成分分析法对原始高维特征数据进行预处理,将结构异常特征变量的主成分作为人工神经网络的输入特征。该方法有效的降低了神经网络的结构复杂度,同时提高人工神经网络的训练速度,也保证了人工神经网络具有良好的收敛性和稳定性。应用于江苏南通如泰运河大桥和江苏无锡开源大桥的实际监测数据的结果表明,基于主成分分析的人工神经网络方法用于桥梁结构异常状态识别,与传统的神经网络以及其他模式识别算法相比,有更好的识别精度。
简介:为准确计算动车组牵引能耗,提出BP神经网络模型和改进牵规法预测动车组牵引能耗。选取机车类型、坡度、目标速度、停站方案等8个因素作为动车组牵引能耗之BP神经网络的输入变量,建立3层BP神经网络模型。采用增加动车组运动方程和优化基本阻力公式方式对牵规法进行优化。利用正交实验法对动车组牵引能耗影响因素进行分析,并对111组数据进行模拟验证。研究结果表明:BP神经网络模型的误差在4.26%以内,改进牵规法的误差基本在10%以内,证明BP神经网络模型比改进牵规法模型能更好地预测动车组的牵引能耗,而且当目标速度增大时,BP神经网络模型的计算精度明显比改进牵规法的计算精度高;目标速度和坡度对牵引能耗有显著影响。
简介:针对轨道电路故障信息存在大量重复样本和冗余属性,提出一种基于粗糙集和C4.5决策树算法相融合的轨道电路故障诊断方法。轨道电路故障特征数据多为连续量,需要根据模糊集理论对故障样本进行模糊化,形成离散决策表。利用粗糙集处理不完备决策表的能力,去除离散决策表的冗余属性得到约简表,结合决策树c4.5算法对约简决策表进行快速训练提取诊断规则,产生的诊断规则清晰、可解释性强,能够直接运用于轨道电路故障诊断中。最后利用模拟数据仿真验证该方法的有效性,与ID5算法和BP神经网络法进行对比,仿真测试表明该方法具有更高的诊断效率和准确率,对实现轨道电路快速鲁棒故障诊断具有一定意义。