【摘 要】
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铁路主要技术标准是铁路全生命周期最重要的先决技术决策之一。传统的基于经验驱动的决策方法工作量大、周期长、严重依赖设计者的经验水平、可能遗漏有价值的方案。而主要技术标准优选的关键在于揭示多维环境因素与主要技术标准值之间的潜在映射关系。受深度学习在规律特征识别方面成功应用的启发,提出基于并行多任务深度学习的铁路主要技术标准优选方法:将影响技术标准决策的多维环境因素为输入,主要技术标准值为输出,构建深度学习模型发掘规律;提出将地形转换为图像,再卷积提取特征,并与运量、路网中的作用等数据融合的方法,解决多模态混合
【机 构】
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中南大学土木工程学院,高速铁路建造技术国家工程实验室,长沙交通投资控股集团有限公司
【基金项目】
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中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划项目(P2019G003)。
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铁路主要技术标准是铁路全生命周期最重要的先决技术决策之一。传统的基于经验驱动的决策方法工作量大、周期长、严重依赖设计者的经验水平、可能遗漏有价值的方案。而主要技术标准优选的关键在于揭示多维环境因素与主要技术标准值之间的潜在映射关系。受深度学习在规律特征识别方面成功应用的启发,提出基于并行多任务深度学习的铁路主要技术标准优选方法:将影响技术标准决策的多维环境因素为输入,主要技术标准值为输出,构建深度学习模型发掘规律;提出将地形转换为图像,再卷积提取特征,并与运量、路网中的作用等数据融合的方法,解决多模态混合
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