一种地铁信号系统各设备故障预测方法与流程

技术特征：

技术总结
本发明公开了一种地铁信号系统各设备故障预测方法，属于地铁信号系统各设备故障预测技术领域。该方法由BP神经网络算法预测，包括如下两大步骤：(一).根据不同设备运行参数的特征，确定针对各设备的BP神经网络算法构架，所确定的各BP神经网络算法构架用于预测其相对应设备运行是否处于状态，包括确定各BP神经网络算法中的参数和确定各BP神经网络算法中的各神经元节点的权值：a.确定各BP神经网络算法中的参数；b.确定各BP神经网络算法中的各神经元节点的权值；(二).对地铁信号系统各设备进行故障预测。它可以有效预防并减少地铁信号设备的故障。

技术研发人员：卢凡;王恒丁;陈则宇
受保护的技术使用者：南京理工大学
技术研发日：2018.08.31
技术公布日：2019.03.29