基于反馈型神经网络的动车组高级修计划编制方法

摘要

本发明提供一种基于反馈型神经网络的动车组高级修计划编制方法，包括：建立全路动车组开行特征规则表，并存入数据库；通过数据挖掘对所述数据库中的开行信息进行分类聚合，得到每列动车组的日均走行里程拟合值；生成计划时间段内的全路动车组检修密度分布图，并计算每个神经元节点的检修适宜度；使用检修能力及运输高峰期条件约束验证，在所述检修密度分布图中标识冲突点位；调整所述冲突点位及所述检修能力，使得在所述每个神经元节点的检修适宜度限度条件下，其检修密度的加权值最低；输出全路动车组高级修计划编制结果；本发明解决了多目标求解条件下的全路动车组高级修计划编制，实现未来任意时间段内的动车组高级修计划的精确推算。