| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第12-26页 |
| 1.1 选题来源 | 第12页 |
| 1.2 研究背景及意义 | 第12-15页 |
| 1.2.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-22页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第18-22页 |
| 1.4 我国铁路系统钢轨折断风险研究存在的问题 | 第22-23页 |
| 1.5 论文主要研究内容及组织结构 | 第23-26页 |
| 1.5.1 论文主要研究内容 | 第23页 |
| 1.5.2 论文组织结构 | 第23-26页 |
| 2 基于ANFIS的风险事件可能性计算方法 | 第26-40页 |
| 2.1 神经网络和模糊推理系统概述 | 第26-32页 |
| 2.1.1 神经网络简介 | 第26-27页 |
| 2.1.2 模糊推理系统的构成 | 第27-31页 |
| 2.1.3 神经网络和模糊推理系统的融合 | 第31-32页 |
| 2.2 基于ANFIS的风险事件可能性计算主要内容 | 第32-38页 |
| 2.2.1 问题描述 | 第32页 |
| 2.2.2 确定风险事件可能性计算模型网络结构 | 第32-35页 |
| 2.2.3 训练风险事件可能性计算模型 | 第35-38页 |
| 2.2.4 检验风险事件可能性计算模型 | 第38页 |
| 2.3 ANFIS解决钢轨折断风险事件可能性计算问题的优势 | 第38-39页 |
| 2.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 3 钢轨折断风险事件致灾因素分析 | 第40-54页 |
| 3.1 钢轨折断风险事件中人的因素分析 | 第40-43页 |
| 3.1.1 钢轨折断风险事件中人的因素的定义 | 第40页 |
| 3.1.2 钢轨折断风险事件中人的因素的划分 | 第40-41页 |
| 3.1.3 本文模型选用的钢轨折断风险事件的人的因素 | 第41-43页 |
| 3.2 钢轨折断风险事件中设备因素分析 | 第43-48页 |
| 3.2.1 钢轨折断风险事件中设备因素的定义 | 第43-44页 |
| 3.2.2 钢轨折断风险事件中设备因素的划分 | 第44-46页 |
| 3.2.3 本文模型选用的钢轨折断风险事件的设备因素 | 第46-48页 |
| 3.3 钢轨折断风险事件中环境因素分析 | 第48-50页 |
| 3.3.1 钢轨折断风险事件中环境因素的定义 | 第48-49页 |
| 3.3.2 钢轨折断风险事件中环境因素的划分 | 第49页 |
| 3.3.3 本文模型选用的钢轨折断风险事件的环境因素 | 第49-50页 |
| 3.4 钢轨折断风险事件中管理因素分析 | 第50-53页 |
| 3.4.1 钢轨折断风险事件中管理因素的定义 | 第50页 |
| 3.4.2 钢轨折断风险事件中管理因素的划分 | 第50-51页 |
| 3.4.3 本文模型选用的钢轨折断风险事件的管理因素 | 第51-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 4 钢轨折断风险事件可能性计算ANFIS模型构建 | 第54-66页 |
| 4.1 钢轨折断风险事件可能性计算ANFIS模型建模思路 | 第54-55页 |
| 4.2 铁路网格的定义与划分 | 第55页 |
| 4.3 数据的选择与处理 | 第55-57页 |
| 4.4 钢轨折断风险事件可能性计算ANFIS模型网络结构设计 | 第57-60页 |
| 4.4.1 输入输出变量数量和隶属度函数的确定 | 第57页 |
| 4.4.2 输入变量空间划分 | 第57-58页 |
| 4.4.3 模型网络结构分析 | 第58-60页 |
| 4.5 钢轨折断风险事件可能性计算ANFIS模型训练 | 第60-62页 |
| 4.5.1 确定模型学习算法 | 第60-62页 |
| 4.5.2 设定模型误差阈值和训练步数 | 第62页 |
| 4.6 钢轨折断风险事件可能性计算ANFIS模型检验 | 第62-64页 |
| 4.7 本章小结 | 第64-66页 |
| 5 模型验证 | 第66-82页 |
| 5.1 数据采集与处理 | 第66-68页 |
| 5.1.1 数据采集 | 第66页 |
| 5.1.2 数据处理 | 第66-68页 |
| 5.2 初始ANFIS模型网络结构设计 | 第68-69页 |
| 5.3 模型训练 | 第69-74页 |
| 5.4 模型检验 | 第74-77页 |
| 5.5 模型计算与结果分析 | 第77-81页 |
| 5.5.1 模型计算 | 第77-78页 |
| 5.5.2 结果分析 | 第78-81页 |
| 5.6 本章小结 | 第81-82页 |
| 6 总结与展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第88-92页 |
| 学位论文数据集 | 第92页 |
