基于BP神经网络的地铁信号设备故障预测
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 ：绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 信号设备故障处理现状 | 第10-11页 |
| 1.3 课题研究现状及趋势 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的内容 | 第12-14页 |
| 第二章 ：地铁信号设备故障分析 | 第14-21页 |
| 2.1 信号设备组成 | 第14-16页 |
| 2.1.1 ATS 列车自动监督子系统 | 第14-15页 |
| 2.1.2 ATP 列车自动防护子系统 | 第15页 |
| 2.1.3 计算机联锁子系统 | 第15页 |
| 2.1.4 数据通信子系统 | 第15-16页 |
| 2.2 信号设备故障分类 | 第16-17页 |
| 2.3 信号设备故障数据统计 | 第17-21页 |
| 第三章 ：基于 BP 神经网络的故障预测模型建立 | 第21-34页 |
| 3.1 BP 神经网络基础知识 | 第21-23页 |
| 3.2 BP 神经网络故障预测模型设计 | 第23-34页 |
| 3.2.1 网络层数的设计 | 第23-24页 |
| 3.2.2 网络的输入和输出 | 第24-25页 |
| 3.2.3 输入输出数据归一化 | 第25页 |
| 3.2.4 网络参数的选择 | 第25-29页 |
| 3.2.5 传递函数和学习函数 | 第29-30页 |
| 3.2.6 BP 网络的建立 | 第30页 |
| 3.2.7 BP 网络的训练 | 第30-33页 |
| 3.2.8 BP 网络的样本测试 | 第33-34页 |
| 第四章 ：地铁信号设备故障预测系统实现 | 第34-48页 |
| 4.1 故障预测系统详细设计方案 | 第34-36页 |
| 4.1.1 故障预测系统的需求分析 | 第34页 |
| 4.1.2 故障预测系统软件模块划分 | 第34-36页 |
| 4.1.3 故障预测系统流程分析 | 第36页 |
| 4.2 故障预测系统软件实现 | 第36-43页 |
| 4.2.1 故障预测系统开发平台 | 第36-37页 |
| 4.2.2 故障预测系统界面设计 | 第37-38页 |
| 4.2.3 故障预测系统各模块实现 | 第38-43页 |
| 4.3 故障预测系统软件应用 | 第43-48页 |
| 总结 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 附件 | 第52页 |
