基于神经网络的轨道电路行车信号判断

为了解决ZPW-2000R型轨道电路系统中行车信号(占用与空闲)的实时判断问题,提出一种基于神经网络的智能判断方法。将轨道电路系统主接收器的主机调接入电压作为输入,轨道电路列车占用与空闲状态为输出,建立神经网络模型。并将测试数据代入训练好的模型进行轨道电路主机调接入电压信号判断实验,结果表明,基于BP和RBF神经网络模型的轨道电路主机调接入电压对列车占用与空闲状态判断的准确率均达到100%,从而为实际轨道电路中利用主机主接入电压和主机调接入电压信号联合判断轨道占用状态和空闲状态提供了一种智能方法。