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1、第23卷第5期铁道学报Vol.23No.52001年10月JOURNALOFTHECHINARAILWAYSOCIETYOctober2001文章编号:1001-8360(2001)05-0092-04铁路轨道状态检测数据处理智能分析方法112陈峰,张江,朱耀斌(1北方交通大学土木建筑工程学院,北京100044;2北京铁路局北京西工务段,北京100055)摘要:从工务部门实际应用背景出发,提出了用人工神经网络理论对目前铁路轨检数据进行再次处理的智能分析方法,并编制了相应的软件系统,该系统可以对由轨检车测得的数据进行再次处理
2、并作出智能的模式归类,给出合理的评价。文章讨论了人工神经网络方法、轨检车数据的数据结构,并对BP反向传播网络的算法进行了分析介绍。最后,以京九铁路上行线2000年5月23日的轨检数据为实例进行了实例分析。关键词:人工神经网络;轨检车;BP算法中图分类号:TP183;U213.213文献标识码:AIntelligentanalysisoftrackgeometryconditionrecordingdata112CHENFeng,ZHANGJiang,ZHUYao-bin(1SchoolofCivil&Architectur
3、eEngineering,NorthernJiaotongUniversity,Beijing100044,China;2Beijing-XiTrackMaintenanceDivision,BeijingRailwayAdministration,Beijing100055,China)Abstract:Thispapergivessomeprimarydiscussionaboutmethodologyoftheintelligentanalysisoftrackgeom-etryconditionbasedonart
4、ificialneuralnetworkunderthepracticalbackgroundinmaintenancedepartment.Asoftwaresystemisexploitedwhichcanreprocessandclassifythedatafromthetrackrecordingcarandgivesci-entificandreasonableevaluationautomatically.Thepaperdiscussesthemethodologyofartificialneuralnet-
5、workandthedatastructureoftrackgeometryrecordingcar.BackPropagationalgorithmarealsoanalyzedandillustrated.Finally,thetrackgeometryrecordingdatafromJing-JiurailwayonMay23,2000areusedasanin-stancetotesttheapplicationandeffectivenessoftheintelligentanalysismethod.Keyw
6、ords:artificialneuralnetwork;trackrecordingcar;BackPropagationalgorithm年代就开始对轨道不平顺状态电算化管理技术进行研1引言[1,2]究,并取得许多成果。本文将人工神经网络理论引入到轨道几何状态检测分析中,这种应用无疑是一种铁路基础设施中最重要的设备无疑是铁路轨道,有意义的探索。因为这种人工智能方法可以模拟人们对轨道状况及时进行检查是做好维修养护工作的关低层的思维模式,善于解决模式识别、模式聚类等问键,其中动态检查尤为重要。轨道动态检查是由部、局题,因此
7、在一些很难定量分析的领域都可以尝试使用的轨道检查车完成的,并通过轨检车数据处理软件给这种方法。出三级分结果。在实际工作中,对检查取得的原始数据,由于处理、分析的工作层面角度不同,致使其指导2用于轨检数据自动分类的BP网络模型维修计划的作用远不如考核的作用大,弱化了服务于线路维修的应用功能。因此,如何更有效地对轨检车检2.1问题描述查数据进行整理、分析,综合各种影响因素,准确反映轨检车数据的分类工作实质上就是要完成一个复出轨道实际状况需要,更好地发挥轨检车应有的检查杂的非线性的映射,映射可以描述成下述模型指导功能,是力图要解
8、决的问题。我国早在20世纪80fDT收稿日期:2001-02-10;修回日期:2001-06-25式中,D表示采集的数据集合,即区间段统计结果,它基金项目:铁道部科技发展计划项目(96F03)作者简介:陈峰(1962—),男,内蒙古呼和浩特人,副教授,硕士。可以写成第5期铁路轨道状态检测数据处理智能分析
