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铁路信号联锁故障诊断模型构建及仿真

         
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针对铁路信号联锁故障诊断准确率、查准率、查全率低的问题,结合铁路信号设备故障特征属性及铁路站场树形拓扑结构,提出一种基于树形卷积神经网络(tree-based convolutional neural network,TBCNN)的铁路信号联锁故障诊断模型,并在实验室平台上进行仿真。结果表明,所提的铁路信号联锁故障诊断模型可有效诊断单一铁路信号联锁故障和复合铁路信号联锁故障,相较于BP神经网络与RvNN网络等传统故障诊断模型,在准确率、查准率、查全率和F1值各项评价指标上具有更优异的表现,故障诊断准确率分别可达到86.95%和76.25%,查准率分别可达到85.40%和68.94%,查全率分别可达到94.94%和71.19%,F1值分别为89.83%和70.05%,具有一定的有效性和优越性。

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