Development of the system for the execution of the algorithm motion control railcar rolling stock
Loading...
Date
2014
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Одесский национальный морской университет
Abstract
UK: При використанні інтелектуальної нейронної мережі в якості керуючого апарату для реалізації алгоритму керування рухом моторвагонного рухомого складу будемо використовувати наступну послідовність моделювання та побудови даної мережі.
Етап 1. Якісна та кількісна оцінка інформації стосовно системи, що моделюється: аналіз та тестування досліджуваної системи, збір вихідних даних, визначення властивостей ті відношень між складовими частинами системи.
Етап 2. Попередня обробка інформації та формування вибірки для проведення навчання: статистична обробка і фільтрація вихідної інформації, вибір шкали представлення.
Етап 3. Вибір архітектури та параметрів інтелектуальної нейронної мережі: формування інтелектуальної нейронної мережі, вибір структури нейрона та інтелектуальної нейронної мережі, вибір функцій активації, визначення оцінки якості роботи інтелектуальної нейронної мережі.
Етап 4. налаштування та навчання інтелектуальної нейронної мережі: завершення формування інтелектуальної нейронної мережі та ініціалізація її параметрів, вибір керуючого функціоналу та методу його оптимізації, навчання інтелектуальної нейронної мережі на певні вибірці, тестування, перевірка адекватності на інших сукупностях даних.
Етап 5. Визначення рівня грубості створеної інтелектуальної нейронної мережі та прийняття рішення про можливість її подальшого використання чи необхідність доопрацювання.
Етап 6. Збереження параметрів створеної інтелектуальної нейронної мережі.
EN: When using the intelligent neural network as a control apparatus for implementing the algorithm for controlling the movement of a motorcar rolling stock, we will use the following sequence of simulation and construction of this network.
Stage 1. Qualitative and quantitative evaluation of the information concerning the system being modeled: analysis and testing of the investigated system, collection of initial data, determination of the properties of those relations between the components of the system.
Stage 2. Preliminary processing of information and formation of a sample for training: statistical processing and filtration of source information, choice of scale of presentation.
Stage 3. Selection of the architecture and parameters of the intellectual neural network: the formation of the intellectual neural network, the choice of the structure of the neuron and the intellectual neural network, the choice of activation functions, determining the evaluation of the quality of the intellectual neural network.
Stage 4. Setting up and training of the intellectual neural network: completion of the formation of the intellectual neural network and initialization of its parameters, selection of the controlling function and its optimization method, training of the intellectual neural network on certain samples, testing, checking the adequacy of other data sets.
Stage 5. Determine the level of roughness of the created intellectual neural network and decide on the possibility of its further use or the need for revision.
Stage 6. Saving the parameters of the created intellectual neural network.
RU: При использовании интеллектуальной нейронной сети в качестве управляющего аппарата для реализации алгоритма управления движением моторвагонного подвижного состава будем использовать следующую последовательность моделирования и построения данной сети.
Этап 1. Качественная и количественная оценка информации о моделируемой: анализ и тестирование исследуемой системы, сбор исходных данных, определение свойств те отношений между составными частями системы.
Этап 2. Предварительная обработка информации и формирование выборки для проведения обучения: статистическая обработка и фильтрация исходной информации, выбор шкалы представления.
Этап 3. Выбор архитектуры и параметров интеллектуальной нейронной сети: формирование интеллектуальной нейронной сети, выбор структуры нейрона и интеллектуальной нейронной сети, выбор функций активации, определение оценки качества работы интеллектуальной нейронной сети.
Этап 4. настройки и обучения интеллектуальной нейронной сети: завершение формирования интеллектуальной нейронной сети и инициализация ее параметров, выбор управляющего функционала и метода его оптимизации, обучение интеллектуальной нейронной сети на определенные выборке, тестирование, проверка адекватности на других совокупностях данных.
Этап 5. Определение уровня грубости созданной интеллектуальной нейронной сети и принятия решения о возможности дальнейшего использования или необходимости доработки.
Этап 6. Сохранение параметров созданной интеллектуальной нейронной сети.
Description
Kulagin D. O. Development of the system for the execution of the algorithm motion control railcar rolling stock / Kulagin D. O. // Материалы III Международной научно-практической конференции «Информационные управляющие системы и технологии» (ИУСТ–ОДЕССА–2014). –2014. – С. 105–107.
Keywords
algorithm, management, speed, motor-vehicle rolling stock, алгоритм, керування, швидкості, моторвагонний рухомий склад, алгоритм, управления, скорости, моторвагонный подвижной состав