为更好地预测城轨列车故障率,提出基于粒子群算法优化的BP神经网络（PSO-BP）的故障率预测模型,对城轨列车转向架轮对轴箱进行故障率预测。采用Matlab中的Newff函数,运用误差反向传播神经网络（BP）和粒子群算法优化的BP神经网络（PSO-BP）分别对城轨列车故障率预测、建模和仿真。结果表明PSO改进的BP神经网络故障率预测模型的效果明显优于传统BP神经网络预测模型。
复杂系统与复杂性科学
2015年4期
