基于BP神经网络的铁路轨道几何不平顺预测方法

• 作者: 张进川 彭丽宇 李学伟 苟娟琼
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 轨道不平顺 BP神经网络 轨检车 预测方法
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 铁道工程
• 页码范围: 154-158
• 页数: 5页
• 分类号: U213.2
• 字数: 4000字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8360.2018.09.021

摘要

设备密集型重载铁路对轨道平顺状态预测技术十分重视,受限于数据挖掘分析技术,轨道检测车在养护维修计划决策支持方面还未完全发挥应有的作用.本文根据轨道不平顺的变化特点,采用神经网络方法对重载铁路轨道不平顺7项参数进行预测,从而为养护维修策略的决策提供支持.将某重载铁路K420+000～K426+000区段长达18个月的轨道不平顺检测数据用于模型训练并进行预测分析,结果显示:双隐层、单隐层BP网络模型和多元回归分析模型的均方预测误差平均值分别为0.0652、0.0689、0.1051,平均相对误差分别为8.03％、8.65％、11.57％.双隐层BP网络模型模型精度更高,该模型为重载铁路轨道不平顺发展预测的研究提供了新的思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张进川	北京交通大学经济管理学院	14	197	7.0	14.0
2	李学伟	北京交通大学经济管理学院	67	852	15.0	27.0
3	苟娟琼	北京交通大学经济管理学院	13	66	5.0	7.0
4	彭丽宇	北京交通大学经济管理学院	5	18	2.0	4.0