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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810923709.7 | 专利名称: | 一种基于长短时记忆网络的列车状态在线预测方法 |
申请日: | 2018-08-14 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | B61L27/00搜分类 轨道交通 车辆监测 车辆调度 智能交通 数据算法搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |