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151.
152.
针对25 Hz相敏轨道电路故障的复杂性,提出一种模拟退火(SA,Simulated Annealing)算法与BP神经网络相结合的故障诊断方法。发挥SA算法全局寻优的特点来优化BP神经网络的学习过程,避免网络训练时间长和陷入局部极小值;通过Matlab进行仿真分析,结果表明,将该方法应用于轨道电路故障诊断,可有效提高故障诊断效率和准确度。 相似文献
153.
针对在铁路客运量预测领域传统的灰色预测模型不能反映真实系统的非线性结构特点及其背景值的赋值不合理的问题,提出使用对系统相关因素引入幂指数且经过背景值优化的GM(1,N,)幂模型进行客运量预测。背景值优化时设置待定参数,利用线性组合结构重新计算背景值。对此模型产生的较多的待定参数,采用能够并行运算、全局寻优的遗传算法进行一次性求解。最后使用此模型对甘肃省铁路客运量进行建模预测,并与传统GM(1,N)模型、GM(1,N)幂模型进行对比分析。结果证明,GM(1,N,)幂模型具有更高的预测精度,对铁路客运量预测有一定的应用和研究价值。 相似文献
154.
应用数据融合技术、模糊神经网络及遗传算法构建牵引变压器故障智能诊断模型,通过Matlab软件对该模型进行仿真,训练模糊神经网络以确定其结构和权重,并通过典型实例验证该模型在牵引变压器故障诊断中具有良好的故障诊断性能。 相似文献
155.
156.
铁路货运量的预测结果直接影响到铁路运输计划及有关运输政策的制定。通过提出基于Holt-Winters的铁路货运量预测模型,介绍了平滑系数α、β、γ的选取及初始平滑因子、递推计算过程等关键预测环节,并对该预测模型设计了相应的算法,最后利用实例验证了Holt-Winters预测方法的有效性和实用性。 相似文献
157.
基于灰色DGM(2,1)模型的四川省铁路货运量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
基于四川省铁路货运量的数据特征,引入灰色系统理论,建立四川省铁路货运量DGM(2,1)预测模型,并对其预测值进行精度检验,得出该模型精度为一级,模型精度高、可用于货运量的预测的结论。在此基础上对四川省2010-2015年的铁路货运量进行了预测,结果呈现单调的递增趋势,发展态势良好。 相似文献
158.
159.
研究目的:太行山隧道地形地质条件极为复杂,工期紧。为确保工期,加快施工速度,本文通过对隧道超前预测预报技术TSP 203的使用方法、工作内容、工作程序和数据分析方法的研究,以达到TSP 203能够迅速、准确地探明隧道前方的工程地质和水文地质情况的目的。研究结论:TSP 203能够准确地预测隧道前方100~150 m处围岩地质体的性质、位置和规模,特别是溶洞、断层和破碎带等不良地质。隧道施工通过TSP 203超前地质超前预测预报系统提前预知隧道前方围岩情况,可减少隧道施工的盲目性,避免隧道施工过程中可能的重大不良地质或灾害地质发生,进而有效地防止工程事故,加快施工进度。 相似文献
160.
基于周期时变特点的城市轨道交通短期客流预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了城市轨道交通客流的周期时变性特征,并根据该特征在GM(1,1)灰色预测模型的基础上改进了马尔科夫算法,以适用于城市轨道交通短期客流预测。用无偏GM(1,1)模型拟合系统的发展变化趋势,再以此为基础进行了马尔科夫链预测,并采用多转移矩阵排除客流数据中噪声数据的扰动。试验结果表明,改进后的模型在城市轨道交通客流短期预测中具有良好的精确性。 相似文献