【摘 要】
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为解决轮轨力建模问题,提出了一种基于遗传算法和径向基函数神经网络的轮轨力建模方法,该方法基于轨道不平顺输入实现了轮轨力的预测.在径向基函数神经网络的中心、宽度和权
【机 构】
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北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室,南京理工大学机械工程学院,广州市地下铁道总公司车辆中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61074151);国家科技支撑计划资助项目(2011BAG01B05);轨道交通国家重点实验室开放课题资助项目(RCS2009K010);南京理工大学紫金之星资助项目(2010GJPY007)
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为解决轮轨力建模问题,提出了一种基于遗传算法和径向基函数神经网络的轮轨力建模方法,该方法基于轨道不平顺输入实现了轮轨力的预测.在径向基函数神经网络的中心、宽度和权值参数上,分别采用遗传算法、最大距离法和最小二乘法来确定,从而提高建模精度并减轻该算法的计算量,实现了快速准确的轮轨力神经网络建模.仿真试验结果表明:提出的轮轨力建模方法具有较高的预测性能.
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