46、铁路底部损伤缺陷检测与短期电力负荷预测方法

铁路底部损伤缺陷检测与短期电力负荷预测方法

在现代工业和能源领域，铁路轨道的安全检测以及电力负荷的准确预测都至关重要。铁路轨道的损伤可能会导致严重的安全事故，而准确的电力负荷预测则有助于电力系统的稳定运行和资源的合理分配。下面将详细介绍铁路底部损伤缺陷检测和短期电力负荷预测的相关方法。

铁路底部损伤缺陷检测

• 数据预处理与模型基础
  • 在铁路底部损伤检测中，为了降低系统运算量和误差，使用Sigmoid激活函数对原始输入矩阵进行归一化处理，将所有数据归一到[0, 1]区间。Sigmoid函数的表达式为：
    [Sigmoid(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}]
  • 采用的训练模型为循环神经网络（RNN），该模型有输入层、隐藏层和输出层三层。RNN的特点是层间传播包括前向传播和反向传播，可看作同一神经网络结构在时间序列上多次复制，复制结构称为循环体，设计循环体是解决该网络模型实际问题的关键。
  • 由于分类主要为二元分类，前向传播使用Sigmoid函数，并定义交叉熵成本函数来表示所有样本的平均误差，公式如下：
    [C = -\frac{1}{m}\sum_{x}[y\ln a + (1 - y)\ln(1 - a)]]
    其中，$C$ 表示成本函数，$x$ 表示样本，$y$ 表示实际值，$a$ 表示通过激活函数计算的输入矩阵输出值，$m$ 表示样本总数。误差越大，梯度越大，参数调整速度越快，最终训练速度也越快。在RNN的反向传播中，假设损失函数为交叉熵，进行反向计算并计算梯度，使用梯度下降算法更新权重。