一种城轨列车安全检测传感网可靠性多指标综合评估方法.pdf

说 明 书 摘 要 一种城轨列车安全检测传感网可靠性多指标综合评估方法，属于现代交通技术领域。评 估城轨列车安全检测传感网时考察传感网多项评估指标，对城轨列车安全检测传感网的可靠 性进行综合评估，比以往单指标评估法和专家打分法更加全面、更加客观、更加可靠、更加 精确，更能充分反映安全检测传感网的可靠性能，通过总结一系列影响城轨列车安全检测传 感网可靠性的指标，选取时延、占有率、丢包率和误码率四项指标作为评估指标。本发明采 用BP 神经网络和模糊数学理论相结合的方法对城轨列车安全检测传感网的可靠性进行评估， 运用模糊数学理论对各项评估指标测量值进行归一化处理，得出隶属函数值作为样本，构建 BP 神经网络，训练样本，运用最速下降法修改权值、阈值，如此反复训练样本，直至实际输 出值和计算输出值误差位于可接受的范围内，训练结束，得到的具有专家知识的 BP 神经网 络可对城轨列车安全检测传感网可靠性进行综合评估。此方法为评估城轨列车安全检测传感 网性能提供了全新的方法，为优化城轨列车安全检测传感网性能提供了理论和实践支持。 1 摘 要 附 图 开始 将数据归一化生成样本 i=1 生成网络初始权值 输入训练样本xi 计算隐含层和输出层输出值 N 修改权值 Y i=i+1 结束 生成BP神经网络 输入指标数据 估计网络可靠性 1 权 利 要 求 书 1、一种城轨列车安全检测传感网可靠性多指标综合评估方法，其特征在于，含有以下步 骤： （1）处理样本。对时延、占有率、丢包率和误码率等四项指标进行测量，运用模糊数学 理论中的隶属函数对测量值进行归一化处理，通过公式计算出对应的隶属函数值，使其具有 [ ] 相对的可比性，并量化至一可比较区间 −1, 1 内，作为BP 神经网络输入层的样本输入值，样 本输出值即为对应的传感网可靠性分值； （2 ）构建BP 神经网络，确定网络结构，建立BP 神经网络模型。BP 神经网络包括输入 层（一个）、隐含层（一个或多个）和输出层（一个）。本发明采用最简单也是应用最广泛的 具有一个输入层、一个隐含层和一个输出层的三层BP 神经网络； （3 ）训练样本。输入各指标隶属函数值，通过公式计算 BP 神经网络隐含层的输出值。 隐含层的输出值即为输出层的输入值，通过公式计算输出层的输出值； （4 ）调整权值。根据实际输出值和计算输出值之差，调整权值，返回方案第三步，重新 计算隐含层输出值和输出层输出值。如此调整权值，计算，再调整权值，再计算，直到实际 输出值和计算输出值之差位于一个可接受的范围内，结束计算，得到最终权值； （5 ）计算可靠性。此时得到的BP 神经网络具有专家的经验知识，用此模型便可根据各 项指标测量值计算城轨列车安全检测传感网的可靠性。 ２、根据权利要求１所述的一种城轨列车安全检测传感网可靠性多指标综合评估方法， 其特征在