基于CAPSO-BPNN的铁路信号运行状态预警方法研究

摘要：

为提高铁路信号运行状态预警的准确率,克服BPNN模型存在收敛速度慢和局部最优的缺点及其性能易受网络的初始权值、阈值等参数选择的影响,本文提出一种基于CAPSO-BPNN的铁路信号运行状态预警模型.结果表明,与PSO-BPNN和BPNN相比较,CAPSO-BPNN模型具有更高的预警准确率和更优的性能,为铁路信号运行状态预警提供了新的方法和途径.

关键词：铁路信号、云自适应粒子群优化算法、BP神经网络、运行状态

所属期刊栏目：50

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：281-284