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粗糙—神经网络在高速列车运行调整决策的应用
| 题名： | 粗糙—神经网络在高速列车运行调整决策的应用 |
| 作者： | 李浩然 1,2 彭其渊 1,2 |
| 作者单位： | 1. 西南交通大学交通运输与物流学院2. 综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室 |
| 关键词： | 关键词：高速铁路;列车运行调整;粗糙集;RBF神经网络;决策选择; |
| 摘要： | 摘要：列车运行调整自动化是智能高铁建设的重要内容，建立准确快速的列车运行调整决策选择模型具有重要研究意义。本文提出基于粗糙集—径向基函数（RBF）神经网络的列车运行调整决策选择方法，利用粗糙集对列车运行数据进行处理，得到最小决策属性集，构建RBF神经网络进行数据的训练，以得到较为准确的列车运行调整策略选择模型。以武广高铁中部分列车运行数据进行训练和测试，证明了算法的实用性，效率和准确性都得到了提升，在列车运行调整决策中有更好的应用效果。 |
| 期刊名称： | 综合运输 |
| 出版日期： | 202402 |
| 出版年： | 2024 |
| 期： | 6 |
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