[发明专利]一种基于循环神经网络的接触网性能退化预测方法有效
| 申请号： | 201811394868.9 | 申请日： | 2018-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN111209999B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 张楠;王瑞锋 | 申请（专利权）人： | 成都唐源电气股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/0442 | 分类号： | G06N3/0442;G06N3/084;G06F18/213 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 | 代理人： | 钱成岑 |
| 地址： | 610046 四川省成都市武*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于循环神经网络的接触网性能退化预测方法，包括以下步骤：1)输入弓网检测数据；2)对弓网检测数据进行预处理；3)采用希尔伯特‑黄变换分析法提取数据特征；4)循环神经网络的训练和预测：根据神经元输入数据，采用长短期记忆网络进行训练，发现弓网检测数据的规律，并以此预测接触网性能退化趋势。本发明利用长短期记忆人工神经网络来预测接触网性能退化情况，其预测输出识别率高，且网络运行时间低。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 循环 神经网络 接触 性能 退化 预测 方法 | ||
【主权项】：
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