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一种地铁信号系统各设备故障预测方法

摘要

本发明公开了一种地铁信号系统各设备故障预测方法,属于地铁信号系统各设备故障预测技术领域。该方法由BP神经网络算法预测,包括如下两大步骤:(一).根据不同设备运行参数的特征,确定针对各设备的BP神经网络算法构架,所确定的各BP神经网络算法构架用于预测其相对应设备运行是否处于状态,包括确定各BP神经网络算法中的参数和确定各BP神经网络算法中的各神经元节点的权值:a.确定各BP神经网络算法中的参数;b.确定各BP神经网络算法中的各神经元节点的权值;(二).对地铁信号系统各设备进行故障预测。它可以有效预防并减少地铁信号设备的故障。

著录项

  • 公开/公告号CN109543814A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-03-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京理工大学;

    申请/专利号CN201811011032.6

  • 发明设计人 卢凡;王恒丁;陈则宇;

    申请日2018-08-31

  • 分类号

  • 代理机构南京苏创专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人张学彪

  • 地址 210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号

  • 入库时间 2024-02-19 09:04:37

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-08-06

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/04 申请日:20180831

    实质审查的生效

  • 2019-03-29

    公开

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