基于神经网络的车站能力查定系统的优化

在编组站能力查定过程中,采集完备而合理的原始数据是计算能力的基础。为解决客观环境及人为因素造成采集数据失真和影响可靠性的问题,结合兰州西站的实际情况,对连续3天的写实数据进行了收集分析,在计算系统模块中,采用混合策略神经网络方法对原始数据进行预处理,能够比较正确的查明车站现有设备能完成多大任务,发现设备和作业组织上的薄弱环节,并根据运量的增长趋势,采取有能力的措施。