多重神经网络在轨道交通电力电缆故障分析上的应用

摘要：

文章基于CNN和LSTM构建多重轨道交通电力电缆故障类型诊断模型.首先介绍了神经网络的基本理论,分析了其局限性,并针对这些局限性总结了一些神经网络常用的优化方法;采用参数优化算法对多重神经网络的初始权值和阈值进行优化,并通过四个标准测试函数对粒子群算法进行了收敛性测试.最后建立CNN-LSTM模型实现对轨道交通电力电缆故障诊断.经验证,多重神经网络在算法稳定性、正确率和快速性上都有优势.

关键词：轨道交通电力电缆、模态分解、混合神经网络

分类号：TP277;TP391.41;U29;TP39(自动化技术及设备)

在线出版日期：2023-09-08（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：127-129