[发明专利]混合神经网络和AR模型的高速铁路信号系统流量预测方法有效
| 申请号： | 201810427997.7 | 申请日： | 2018-05-07 |
| 公开（公告）号： | CN108964969B | 公开（公告）日： | 2021-12-07 |
| 发明（设计）人： | 蔡伯根;王剑;董宁;王锋;田开元;廖元媛 | 申请（专利权）人： | 中国铁路总公司;北京交通大学 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人： | 麻吉凤 |
| 地址： | 100844*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： |
本发明实施例提供了一种混合神经网络和AR模型的高速铁路信号系统流量预测方法。该方法包括：给定需要进行流量预测的高速铁路信号系统子系统及其历史流量信息，首先将历史流量信息作为时序数据，其次将时序数据y |
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| 搜索关键词： | 混合 神经网络 ar 模型 高速铁路 信号系统 流量 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种混合神经网络和AR模型的高速铁路信号系统流量预测方法，其特征在于，该方法包括：步骤1：选定无线闭塞中心RBC为进行信息安全风险评估的高速铁路信号系统子系统；步骤2：获取所述无线闭塞中心RBC与其他子系统的历史流量；步骤3：将所述无线闭塞中心RBC与其他子系统的历史流量信息作为时序数据yt，将所述时序数据yt划分为：线性自相关结构Lt与非线性结构Nt；步骤4：采用AR模型对所述时序数据yt进行预测，得到AR模型预测结果；步骤5：采用BP神经网络模型，对所述时序数据yt与所述AR模型预测结果的残差序列{et}进行预测，得到BP神经网络模型预测结果；步骤6：根据所述AR模型预测结果和所述BP神经网络模型预测结果，进行组合预测，得到高速铁路信号系统流量的预测结果。
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