作者:周宇 期刊:《交通节能与环保》 2018年第01期
本文针对钢轨磨耗无法有效预测的问题,提出基于T—S模型的模糊神经网络磨耗预测方法。将车速、曲线半径、摩擦系数等5个因素作为网络输入,以钢轨的侧磨值、垂磨值为输出,建立基于T—S模糊神经网络的钢轨磨耗预测模型,并结合实际数据进行仿真实验。
影响因子:1.87
期刊级别:省级期刊
发行周期:月刊
影响因子:1.44
期刊级别:CSSCI南大期刊
影响因子:0.44
发行周期:半月刊
影响因子:0.07
发行周期:旬刊
影响因子:0.65
期刊级别:北大期刊
影响因子:0.35