应答器精确安装数据生成与验证方法研究

应答器是城市轨道交通(简称:城轨)信号控制系统的重要设备,对列车停车精度和点式列车控制级别下的移动授权传递起到重要作用。文章分析城轨信号系统设备布置结构和设备属性,借助CAD二次开发技术,给出了一种基于.Net平台的应答器精确安装数据的自动生成方法,提高了数据配置效率。针对数据准确性保障问题,提出了一种基于深度神经网络(DNN,Deep Neural Networks)的模型对应答器精确安装数据进行自动验证。以南昌地铁3号线为例对该模型进行了实验验证,结果表明,应答器精确安装数据的自动生成算法可准确地进行数据生成;采用3层DNN模型,使用ADAM(Adaptive Moment Estimation)优化器,在Batch Size为256,训练集与验证集分割比例为7∶3时,验证模型准确率可达95.45%。