【摘 要】
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针对铁路现场的补偿电容故障记录,提出一种基于长短时记忆(LSTM)的轨道电路补偿电容故障数量预测方法。首先基于补偿电容故障记录,按一定的间隔时间统计构建补偿电容故障数量
【机 构】
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北京交通大学电子信息工程学院,中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所,中国铁道科学研究院集团有限公司铁路基础设施检测中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61490705)
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针对铁路现场的补偿电容故障记录,提出一种基于长短时记忆(LSTM)的轨道电路补偿电容故障数量预测方法。首先基于补偿电容故障记录,按一定的间隔时间统计构建补偿电容故障数量随时间变化的序列;然后基于LSTM构建故障数量预测模型,利用AdaDelta算法训练模型参数;再针对LSTM初始化超参数对预测模型性能有较大影响的问题,利用萤火虫算法对超参数进行优化,从而挖掘补偿电容故障数量随时间的变化规律,并实现对补偿电容未来一段时间内故障数量的预测。实验表明,该方法能够良好地拟合补偿电容故障数量随时间的变化规律,并能够
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