基于GA-RBFNN算法的列车车轮踏面损伤识别

摘要：

为了实现列车车轮踏面损伤识别,提出了一种基于GA-RBFNN算法的货车车轮踏面损伤识别方法.该算法采用浮点数编码将RBFNN的中心参数和宽度进行了编码,利用GA的选择、交叉和变异操作优化网络参数,权值采用最小二乘法确定.利用该算法和BP算法、传统的RBFNN算法进行了剥离和擦伤识别的对比实验,结果表明:GA-RBFNN算法对剥离、擦伤和非损伤三类样本的测试集的识别率高于传统的RBFNN算法和BP算法,而且GA-RBFNN算法的进化代数远远小于BP算法和传统的RBFNN算法迭代次数.

关键词：遗传算法-径向基函数神经网络(GA-RBFNN)、踏面损伤、识别

所属期刊栏目：48

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省自然科学基础研究计划资助项目2011JQ8013

在线出版日期：2012-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：32-34