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通过遗传算法优化径向基函数神经网络的中心、宽度及权重等参数，构建车辆振动神经网络预测模型。通过42自由度车辆多体动力学模型，以某线路实测轨道不平顺数据作为输入，得到车辆振动加速度数据。通过训练与优化，构建的车辆振动预测模型能预测车体振动加速度变化趋势。
基于径向基函数神经网络的轨道交通车辆振动状态预测
【摘 要】
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通过遗传算法优化径向基函数神经网络的中心、宽度及权重等参数，构建车辆振动神经网络预测模型。通过42自由度车辆多体动力学模型，以某线路实测轨道不平顺数据作为输入，得到车辆
【机 构】
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上海工程技术大学城市轨道交通学院
【出 处】
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城市轨道交通研究
【发表日期】
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2017年12期
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（51478258）
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