文献

J-GLOBAL ID：201302253116205610   整理番号：13A1125680

遺伝子的ニューラルネットワークに基づく車輪-レール力のモデリング

Modelling of wheel-rail force based on genetic neural networks

著者 (5件)： Cai Guoqiang (State Key Lab of Traffic Control and Safety,Beijing Jiaotong Univ., Beijing) ,  Xing Zongyi (School of Mechanical Engineering,Nanjing Univ. of Sci. and Technol., Nanjing) ,  Pan Lisha (Vehicle center,Guangzhou Metro Corp., Guangzhou) ,  Cheng Xiaoqing (State Key Lab of Traffic Control and Safety,Beijing Jiaotong Univ., Beijing) ,  Qin yong (State Key Lab of Traffic Control and Safety,Beijing Jiaotong Univ., Beijing)
資料名： Harbin Gongye Daxue Xuebao  (Harbin Gongye Daxue Xuebao)
巻： 44  号： 7  ページ： 114-119  発行年： 2012年 
JST資料番号： W1450A  ISSN： 0367-6234  CODEN： HPKYAY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 車輪-レール力のモデル問題を解明するために,遺伝的アルゴリズムと動径基底関数ニューラルネットワーク方法に基づくモデル解法を提案した。それは追跡不規則性の入力を使用する車輪-レール力のアウトプットを予測することができた。設計したニューラルネットワークの正確さを改良して計算負荷を軽減するために,ニューラルネットワークの中心,幅と重量は,個々に,最大距離対策,最小二乗法と遺伝的アルゴリズムを使用して確定した。シミュレーション結果は,提案した方法がより高い精度によって車輪-レール力を予測することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *車輪 ,  *レール ,  遺伝的アルゴリズム ,  シミュレーション ,  動径基底関数 ,  最小二乗法 ,  負荷
準シソーラス用語： 計算負荷

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 遺伝子 ,  ニューラルネットワーク ,  車輪 ,  レール ,  モデリング