基于ART-2的城軌列車監(jiān)控數(shù)據(jù)智能處理算法研究.pdf

1、隨著城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營趨勢的增強(qiáng)，保障城市軌道列車安全可靠的運(yùn)營是交通領(lǐng)域迫切需要解決的問題，將城市軌道列車海量的監(jiān)控數(shù)據(jù)進(jìn)行處理是解決軌道列車監(jiān)控問題的關(guān)鍵。論文基于人工智能數(shù)據(jù)處理技術(shù)，主要研究基于ART-2網(wǎng)絡(luò)模型的城軌列車監(jiān)控數(shù)據(jù)的智能處理算法，以解決從大量的監(jiān)控列車關(guān)鍵裝備獲得的實時狀態(tài)數(shù)據(jù)中快速、可靠的判別列車狀態(tài)的問題。
　　 在對數(shù)據(jù)的處理方面，ART-2網(wǎng)絡(luò)模型可以在沒有確定的分類樣本的前提下實現(xiàn)自組織的學(xué)

2、習(xí)過程。將其應(yīng)用在城市軌道列車的監(jiān)控數(shù)據(jù)處理中，通過改變網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的更新算法、建立模式識別層的優(yōu)先激活機(jī)制、設(shè)置監(jiān)督功能，解決了傳統(tǒng)的ART-2網(wǎng)絡(luò)存在模式漂移、計算效率低、存儲空間大的問題，改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò)具有更穩(wěn)定可靠的聚類效果，更快速的模式識別功能，占用更小的存儲空間。
　　 本文首先探討性的分析了城市軌道列車狀態(tài)監(jiān)控的內(nèi)涵、體系結(jié)構(gòu)、實質(zhì)和監(jiān)控的關(guān)鍵問題。并針對ART-2網(wǎng)絡(luò)模型的缺點，提出了改進(jìn)算法，并應(yīng)用模式識別領(lǐng)域的經(jīng)典