基于PSO混合算法优化BP网络在钢轨磨损量预测中的应用

作者：王平; 王彩芸; 王文健; 刘启跃

来源：机械设计, 2013, (08): 15-20.

DOI：10.13841/j.cnki.jxsj.2013.08.030

• PSO
• BP神经网络
• 钢轨
• 磨损量 PSO
• BP ANN
• steel rail
• wear volume

提出基于PSO混合算法对BP网络进行优化,改善了BP网络权阈值求解所面临的局部极值与收敛速度慢的问题。通过赫兹模拟试验方法,在JD-1轮轨模拟试验机上获得BP神经网络训练数据,运用基于PSO混合算法优化BP网络对钢轨磨损量进行拟合。结果表明:基于PSO混合算法优化BP网络对钢轨磨损量数据能够进行极好的拟合,为钢轨磨损量预测提供一种更有效的数据分析途径。

• 单位
  牵引动力国家重点实验室; 西南交通大学