基于RBF神经网络的接触网覆冰预测方法研究  

作　　者：凌飞 

机构地区：[1]嘉兴市铁路与轨道交通投资集团有限责任公司,浙江嘉兴314001

出　　处：《中国设备工程》2024年第16期251-253,共3页China Plant Engineering

摘　　要：接触网覆冰严重危害电气化铁路的安全运行,对接触网覆冰进行预测具有重要现实意义。本文首先对采集的气温、空气湿度、风速、风向、气压等参数结合遗传算法进行预处理,然后建立RBF神经网络模型对数据进行训练,接着定义评估函数与修正方程对模型进行评估与修正,实现对覆冰厚度的准确预测,误差≤4.23%。最后,通过实验证明了该模型的速度性、鲁棒性和泛化性。

关 键 词：接触网 RBF神经网络 遗传算法 覆冰厚度 

分 类 号：TP242[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程] R318[医药卫生—生物医学工程]