基于BP神经网络的城市轨道交通车辆可靠性预测

摘要：

针对传统可靠性预测方法对非线性故障数据预测效果较差的特点,采用BP神经网络对城市轨道交通车辆的可靠性进行预测.首先,介绍可靠性常用指标和可靠性预测模型;然后,建立BP神经网络三层模型,输入层到中间层采用S型正切函数,中间层到输出层采用线性函数,并采用基于梯度下降法与高斯牛顿法结合的反传算法作为学习函数;最后,利用广州地铁故障数据进行仿真分析.研究结果表明:预测效果较佳,相关性为0.90069.

关键词： 城市轨道交通车辆 BP神经网络 可靠性分析 模型设计

作者: 李建伟 程晓卿 秦勇 张媛 邢宗义

作者单位: 南京理工大学机械工程学院,江苏南京,210094 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京,100044 南京理工大学自动化学院,江苏南京,210094

会议类型: 国内会议

会议名称: 2013年中国智能自动化会议

会议地点: 扬州

会议语种:中文

页码: 42-46

在线出版日期: 2013-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）