[发明专利]一种基于BP神经网络的车辆信号设备智能运维方法

权利要求书

1.一种基于BP神经网络的车辆信号设备智能运维方法，其特征在于，包括：

样本采集步骤，从现有的车辆维护数据里提取一定时间段的列车运行状态历史数据作为样本数据；

网络建模步骤，基于样本数据训练BP神经网络参数以建立用于车辆信号设备检测的BP神经网络模型；

检测预测步骤，实时监测列车设备状态，并基于BP神经网络模型预测设备运行状态偏差。

2.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络的车辆信号设备智能运维方法，其特征在于，所述网络建模步骤中，采用sigmoid函数激励。

3.根据权利要求2所述的一种基于BP神经网络的车辆信号设备智能运维方法，其特征在于，采用随机赋值的方式对输入层至中间层间的连接权值以及中间层不同节点阈值进行赋值。

4.根据权利要求2所述的一种基于BP神经网络的车辆信号设备智能运维方法，其特征在于，如果所有学习输出值与输入值在3％内，则表示已经结束学习。