TY -非盟的郑舒宾盟——钟,任命盟——茶,小东盟——陈Xingjie盟——彭,乐乐PY - 2018 DA - 2018/12/27 TI -一种新的预测模型对车身振动加速度基于相关分析和神经网络SP - 1752070六世- 2018 AB -本文旨在建立一个预测模型对车身振动加速度是可靠的,有效的,和接近现实世界的情况。因此,大量的铁路参数由多个传感器收集的数据,以及不同相关系数选择屏幕出车体振动加速度参数密切相关。将所选参数和之前的车身振动加速度作为输入,预测模型建立了车体振动加速度基于几个训练算法和神经网络结构。然后,该模型成功地应用于预测车身振动加速度的测试数据集在不同段相同的铁路。结果表明,该方法克服了多参数耦合的复杂性和不确定性分析在传统的理论模型。研究发现拥有巨大的应用潜力。SN - 0197 - 6729你2018/1752070 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2018/1752070——摩根富林明-杂志的先进运输PB - Hindawi KW - ER