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摘要:
建立弓网耦合动力学模型,采用软件MATLAB的Simulink模块对该模型进行动态仿真,获取接触线表面不平顺和弓网接触力数据;对接触线表面不平顺和弓网接触力数据进行归—化处理后,分别作为非线性自回归(NARX)神经网络的输入和输出;对传统的贝叶斯正则化算法进行改进,并采用改进的贝叶斯正则化算法进行NARX神经网络权值修正,得到改进的NARX(NARX-IR)神经网络方法;利用NARX-IR神经网络方法进行接触线表面不平顺与弓网接触力的关联分析.采用根均方误差和相关系数,对基于LM算法的BP(BP-LM)神经网络方法、基于传统贝叶斯正则化算法的NARX(NARX-BR)神经网络方法和NARX-IR神经网络方法进行性能评价.结果表明:BP-LM神经网络方法难以描述接触线表面不平顺与弓网接触力的复杂关联关系;不论在训练还是预测中,NARXIR神经网络方法的根均方误差均小于NARX-BR神经网络方法,而相关系数则大于NARX-BR神经网络方法.由此可推断:NARX-IR神经网络方法更适合于分析接触线表面不平顺与弓网接触力的关联关系.
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文献信息
篇名 基于改进NARX神经网络的接触线表面不平顺与弓网接触力关联分析方法
来源期刊 中国铁道科学 学科 交通运输
关键词 接触线 表面不平顺 弓网接触力 神经网络 关联分析
年,卷(期) 2012,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 84-91
页数 分类号 U225.3|TP183
字数 5228字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-4632.2012.03.14
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 秦勇 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室 112 1035 16.0 26.0
2 张媛 北京交通大学交通运输学院 14 62 5.0 7.0
3 邢宗义 南京理工大学机械工程学院 79 563 11.0 19.0
4 程晓卿 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室 17 232 9.0 15.0
5 庞学苗 南京理工大学机械工程学院 2 12 2.0 2.0
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研究起点
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期刊影响力
中国铁道科学
双月刊
1001-4632
11-2480/U
大16开
北京海淀区大柳树路2号
82-776
1979
chi
出版文献量(篇)
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55685
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