人工智能项目推介——96、一种城轨列车安全检测传感网可靠性多指标综合评估方法

专利申请号:  

CN201310752571.6

专利类型:

发明

IPC 分类号:   

G06N3/02

应用领域:  

现代交通安全技术领域。

现有技术缺点:  

目前对城轨列车安全检测传感网的可靠性能评估大多是基于某个单一的指标，如时延、丢包率、误码率等，或是引入主观因素的多指标评价，如专家打分法。然而单一指标或是专家打分都不能全面、客观地反映安全检测传感网的可靠性。

技术优势:

本发明过测量多项影响传感网可靠性的性能指标，根据城轨列车安全检测传感网，测试时延、占有率、丢包率和误码率等四项指标数据，结合模糊数学理论，运用 BP 神经网络，对城轨列车安全监测传感网的可靠性能进行全面、客观、可靠、精确的评估，并对该传感网可靠性打分，使其更加直观，便于人们理解。运用模糊数学理论将各指标测量值归一化，计算其隶属函数值，使其具有可比性，通过构建 BP 神经网络，对样本进行足够的训练，得到具有专家知识的BP 神经网络，评估城轨列车安全检测传感网的可靠性能，为城轨列车安全检测传感网性能的总体评估提供参考和依据，为保障列车安全运行提供技术支持。

摘要:   

本发明公开了属于属于现代交通安全技术领域的一种城轨列车安全检测传感网可靠性多指标综合评估方法。通过总结一系列影响城轨列车安全检测传感网可靠性的指标，选取时延、占有率、丢包率和误码率四项指标作为评估指标。运用模糊数学理论对各项评估指标测量值进行归一化处理，得出隶属函数值作为样本，构建 BP 神经网络，训练样本，运用最速下降法修改权值、阈值，如此反复训练样本，直至实际输出值和计算输出值误差位于可接受的范围内，训练结束，得到的具有专家知识的 BP 神经网络可对城轨列车安全检测传感网可靠性进行综合评估。此方法为评估城轨列车安全检测传感网性能提供了全新的方法，为优化城轨列车安全检测传感网性能提供理论和实践支持。

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