基于RBF神经网络的地铁振动预测分析

发布时间：2017-09-18 07:14

  本文关键词：基于RBF神经网络的地铁振动预测分析

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【摘要】：随着城市地下轨道交通的大力发展,列车运行引起的环境振动及噪声对周边环境及人们生活的影响越来越大.如何准确预测地铁列车引起的振动,有效分析振动的传播规律,为减振降噪提出有价值的参考数据就显得尤为重要.实测的振级数据是引起地铁列车振动的所有因素的综合效应,隐含了地铁振动的规律.以实测的振级数据为样本,结合滑动窗口技术构建径向基神经网络预测模型,得出了振级的拟合曲线,实现了对振动峰值的预测.通过实例说明,预测效果良好,建立的预测模型能充分反映地铁振动系统的非线性函数的映射关系.
【作者单位】： 天津城建大学控制与机械工程学院;天津城建大学能源与安全工程学院;
【关键词】： 地铁振动 加速度振级 径向基神经网络 预测
【基金】：天津市高等学校科技发展基金计划项目(20140527)
【分类号】：TP183;U231
【正文快照】： 城市轨道交通运行产生的振动常常会影响邻近居民生活的舒适性.随着人们生活水平的提高,人们对居住环境的质量要求也越来越高,因而使得这一问题越发凸显出来.针对实际工程,国内外学者进行了大量与振动舒适度相关的研究.郑薇[1]用数值的方法模拟了杭州火车站附近某建筑物在列车

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2 杨琦;万华;;一种调整型径向基神经网络偏微分方程解法[J];弹箭与制导学报;2006年03期

3 夏昌浩;向学军;胡翔勇;;热电偶径向基神经网络模型研究[J];三峡大学学报(自然科学版);2006年05期

4 刘秀清;王晓原;宇仁德;;道路交通事故径向基神经网络预测模型研究[J];计算机工程与应用;2009年17期

5 赵高强;傅t，

本文编号：874124