10.3321/j.issn:1001-8360.2003.02.012
基于模糊神经网络间隔调速模型的研究
间隔调速控制是驼峰控制的重点,目前普遍使用的间隔调速算法是出口定速法,不能适应车辆行驶的动态过程,容易出现错误导致事故发生.为此,本文提出了一种基于模糊神经网络理论求得动态出口速度的模型,使用改进的误差反向传播学习算法进行学习,具有很好的自学习和自适应能力,能根据列车的溜放实际情况自动调整减速器出口速度.
驼峰、出口速度、模糊控制、神经网络
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U284.63(铁路通信、信号)
2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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