基于数值分析和神经网络的轨道过车信号判断

针对不同列车物理属性差异导致的ZPW-2000 R轨道电路输出信号数据长度不一致而难以建立统一的神经网络模型问题,提出一种基于数值分析和神经网络的轨道过车信号判断模型.首先,利用数值分析方法将显示轨道是否占用的主机调接入电压数据集处理成长度一致的结构;其次,以处理好的数据集作为输入,以轨道占用或空闲状态作为输出,建立基...     

基于卷积神经网络的ZPW-2000R轨道电路运行状态智能识别

为提高ZPW-2000R轨道电路诊断系统的判定准确性和运行效率,提出了一种基于卷积神经网络的轨道电路运行状态智能识别方法。首先,根据轨道电路监测数据集构建轨道电路运行状态灰度图谱,以精准表达轨道电路的运行状态,并通过图像缩放建立实验样本;其次,构建卷积神经网络模型并对轨道电路运行状态灰度图谱进行特征提取与模式识别。实验结果表明,本文提出的方法对轨道电路运行状态识别的准确率为100%,可有效识别轨道电路正向占用状态、逆向占用状态和空闲状态。