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基于PSO-BP神经网络的城轨列车转向架轮对轴箱故障预测

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摘要为更好地预测城轨列车故障率,提出基于粒子群算法优化的BP神经网络（PSO-BP）的故障率预测模型,对城轨列车转向架轮对轴箱进行故障率预测。采用Matlab中的Newff函数,运用误差反向传播神经网络（BP）和粒子群算法优化的BP神经网络（PSO-BP）分别对城轨列车故障率预测、建模和仿真。结果表明PSO改进的BP神经网络故障率预测模型的效果明显优于传统BP神经网络预测模型。

DOI ojn271vmjr/1588337

作者尹怀仙;王凯;张铁柱;华青松;秦勇;郭建媛

机构地区不详

出处《复杂系统与复杂性科学》 2015年4期

关键词城轨列车轮对轴箱故障率预测 BP神经网络 PSO

分类 [自然科学总论][系统科学]

出版日期 2015年04月14日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

复杂系统与复杂性科学

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