基于改进细菌算法轨道电路室外设备故障分析

• 作者: 邢东峰 薛顺然 陈光武 石建强
• 来源期刊: 计算机仿真
• 关键词: 改进细菌算法 贝叶斯网络 自适应理论 轨道电路 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 交通体系与工具仿真
• 页码范围: 157-161
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.9(284.2)
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2021.08.030

摘要

故障检测是近年来的热门话题,大数据环境下,原有算法在计算量和效率上已不能满足当前的需求,智能算法应用越来越广泛,将其应用于故障检测有较好的效果,细菌算法是新兴的全局优化智能算法,但其原有算法有一定的局限性.将细菌算法结合自适应理论,优化了细菌算法中趋化步长和繁殖步骤,对比传统BFO最优值有7个数量级的提高,在收敛性方面提高了一倍,并且将其与贝叶斯网络结构学习相结合解决轨道电路故障诊断的问题.