基于GA-RBFNN算法的列车车轮踏面损伤识别

• 作者: 赵勇
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法-径向基函数神经网络(GA-RBFNN) 踏面损伤 识别
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 32-34
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3013字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.08.009

摘要

为了实现列车车轮踏面损伤识别,提出了一种基于GA-RBFNN算法的货车车轮踏面损伤识别方法.该算法采用浮点数编码将RBFNN的中心参数和宽度进行了编码,利用GA的选择、交叉和变异操作优化网络参数,权值采用最小二乘法确定.利用该算法和BP算法、传统的RBFNN算法进行了剥离和擦伤识别的对比实验,结果表明:GA-RBFNN算法对剥离、擦伤和非损伤三类样本的测试集的识别率高于传统的RBFNN算法和BP算法,而且GA-RBFNN算法的进化代数远远小于BP算法和传统的RBFNN算法迭代次数.