[发明专利]一种基于长短时记忆网络的列车状态在线预测方法有效
| 申请号： | 201810923709.7 | 申请日： | 2018-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN109131452B | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 谢国;金永泽;杨延西;王文卿;张春丽;冯楠;孙澜澜;张永艳 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | B61L27/00 | 分类号： | B61L27/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 韩玙 |
| 地址： | 710048*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于长短时记忆网络的列车状态在线预测方法，首先对列车状态监测数据预处理与归一化，完成状态监测数据的选取与划分；然后对LSTM进行网络链式结构设计，建立多层交互结构；进行LSTM网络门结构设计，得到包含输入门、遗忘门和输出门的LSTM单元结构；采用基于求解梯度的反向传播算法，更新网络权重和偏置参数；最后选取列车速度数据为研究对象，进行了列车速度预测，本发明解决了现有技术中存在的列车状态预测不准确，故障误报率高，传统估计算法运算复杂，可移植性差，离线状态预测不能掌握与控制列车实时状态，预测精度不高的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 短时记忆 网络 列车 状态 在线 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于长短时记忆网络的列车状态在线预测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、列车状态监测数据预处理与归一化；步骤2、列车状态监测数据选取与划分；步骤3、LSTM网络门结构设计；步骤4、LSTM网络梯度反向计算误差；步骤5、调节网络循环次数，进行状态预测。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安理工大学，未经西安理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810923709.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
