地铁电气系统故障智能检测方法研究

针对地铁电气系统的故障检测问题,本文提出了一种智能化的检测方法。这种检测方法依托神经网络结构,将隐含层扩充为数量丰富的大缓冲池结构,从而具有更好的学习性能和逼近性能。以10组不同类型的地铁电气故障数据作为输入,展开故障检测方法的性能测试试验。测试结果表明,1000组训练数据可以使大缓冲池网络达到更好的收敛效果,对地铁电气系统故障检测的准确率可以达到95.6%以上。