基于BP神经网络的城市轨道交通车辆可靠性预测

摘要

针对传统可靠性预测方法对非线性故障数据预测效果较差的特点,采用BP神经网络对城市轨道交通车辆的可靠性进行预测。首先,介绍可靠性常用指标和可靠性预测模型;然后,建立BP神经网络三层模型,输入层到中间层采用S型正切函数,中间层到输出层采用线性函数,并采用基于梯度下降法与高斯牛顿法结合的反传算法作为学习函数;最后,利用广州地铁故障数据进行仿真分析。研究结果表明:预测效果较佳,相关性为0.900 69。