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申请/专利权人：中国国家铁路集团有限公司;西南交通大学;中国铁道科学研究院集团有限公司;中铁检验认证中心有限公司
摘要：本发明提供一种基于机器学习技术的高速铁路接触网吊弦排布的优化方法，结合神经网络与优化算法，进而通过快速合理的调整吊弦布局参数来实现。进行接触网结构优化时，以吊弦在一跨内所处的位置为输入量，接触压力标准差作为目标输出，通过调整跨距内吊弦位置尽可能的降低接触压力波动。本发明的目的是为接触网吊弦布局设计提供一种合理的优化方法，提升吊弦服役期的疲劳寿命。通过接触网吊弦位置信息与接触压力的相关性，结合机器学习手段建立映射模型，搜寻优化结果后仿真验证优化效果。
主权项：1.基于机器学习技术的高速铁路接触网吊弦排布的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：首先，针对当前或设计的弓网模型，按照接触网跨距内吊弦个数；确定神经网络输入层的维度与各输入参数的边界；依据优化目标制定神经网络训练集的样本；依据制定的训练样本获取相应工况下列车运行时弓网接触压力的时间序列，并求出目标序列的标准差，确定神经网络输出参数的值；通过在输入层各参数边界内进行前述步骤，随机收集一定数量的测试集，用于验证建立的接触网吊弦排布与接触力统计值间的非线性映射模型；再利用以上收集的训练与预测样本不断调整模型内超参数以平衡模型的拟合效果与泛化性能，建立神经网络代理模型；最后再结合智能优化算法寻找神经网络模型映射最优解。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国国家铁路集团有限公司 西南交通大学 中国铁道科学研究院集团有限公司 中铁检验认证中心有限公司 基于机器学习技术的高速铁路接触网吊弦排布的优化方法
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