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申请/专利权人：广州地铁设计研究院股份有限公司;华东交通大学
摘要：本发明提供了基于注意力机制的钢轨电位预测方法和OVPD智能控制装置，本发明方法通过GRU‑MA‑GRU神经网络模型对钢轨电位进行预测，可以得到精确的电位信息，填补了在钢轨电位限制装置（OVPD）动作预测领域的空白。相较于现有技术，本发明方法内置了GRU‑MA‑GRU神经网络模型，GRU‑MA‑GRU神经网络模型内的多头注意力机制MA层用于通过多头注意力机制计算每个第一预测数据与历史钢轨电位之间的注意力分数，赋予第一预测数据新的权重，多头注意力机制允许模型同时关注第一预测数据中的多个重要部分，通过计算不同头的注意力分数来捕捉第一预测数据的不同关注点，从而增强模型对数据不同部位的学习能力，进而提高了预测效果的精准性。
主权项：1.基于注意力机制的钢轨电位预测方法，其特征在于，包括：S1：通过SCADA采集目标轨道交通系统的钢轨侧运行状态数据，作为样本数据；S2：对所述样本数据进行预处理，得到预处理后的样本数据；S3：设置多步预测标签，并根据所述多步预测标签设置滑动窗口；所述滑动窗口用于捕获所述预处理后的样本数据的局部特征；S4：根据所述滑动窗口，将所述预处理后的样本数据划分为测试集和训练集；S5：构建内置有注意力机制的GRU-MA-GRU神经网络模型；S6：对所述GRU-MA-GRU神经网络模型的多个超参数进行优化；S7：将所述训练集置入所述GRU-MA-GRU神经网络模型中进行训练，得到深度模型；S8：将所述测试集置入所述深度模型中进行计算，得到预测数据；S9：对所述预测数据进行评估，得到评估结果；S10：重复步骤S6-S9，若所述评估结果在预设阈值范围之内，将当前评估结果对应的超参数作为GRU-MA-GRU神经网络模型的预测配置参数，得到基于注意力的预测模型；S11：采用所述基于注意力的预测模型得到预设时间段内的钢轨电位预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州地铁设计研究院股份有限公司 华东交通大学 基于注意力机制的钢轨电位预测方法和OVPD智能控制装置
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