基于改进多分支BP神经网络的ZPW-2000A移频轨道电路故障预测研究

• 作者: 陶汉卿 黄莺
• 来源期刊: 西部交通科技
• 学科: 交通运输
• 关键词: 故障预测 改进多分支BP神经网络 特征参数 D-S证据融合
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 铁路工程
• 页码范围: 158-161
• 页数: 4页
• 分类号: U262.7
• 字数: 2972字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13282/j.cnki.wccst.2018.05.044

摘要

ZPW-2000A移频轨道电路是高速铁路普遍使用的轨道电路.文章分析了ZPW-2000A移频轨道电路故障原因,针对该轨道电路设备结构、工作原理和故障特点,提取了5个监测点的参数值作为特征参数,构成多分支BP神经网络的输入样本,输出为5种常见故障,建立ZPW-2000A移频轨道电路故障预测模型,基于D-S融合证据进行决策融合,从而进行ZPW-2000A移频轨道电路故障预测.通过仿真实验验证,改进的多分支BP神经网络的ZPW-2000A移频轨道电路故障预测方法的准确率和计算效率有较大提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄莺		44	69	4.0	6.0
2	陶汉卿		35	58	4.0	6.0