技術(shù)特征：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于LSTM的列車門防夾算法，包括以下步驟：1）獲取電流數(shù)據(jù)，運算得到霍爾脈沖數(shù)和車門速度；2）將一次列車門關(guān)閉過程的采樣序列作為一個序列樣本，將各采樣點對應(yīng)車門是否夾到物體的標(biāo)記順次拼接，構(gòu)建樣本集，并將樣本集劃分為訓(xùn)練集和測試集；3）通過LSTM建模；4）采用Adagrad算法進行參數(shù)估計；5）將實時采集的序列樣本輸入模型，預(yù)測列車門在每個霍爾位置夾到障礙物的概率。通過LSTM將列車門防夾判斷轉(zhuǎn)化為機器學(xué)習(xí)的序列標(biāo)注問題，LSTM模型的記憶功能夠使得模型在訓(xùn)練時避免受到序列長度的影響，因此更容易捕捉到序列內(nèi)各采樣點之間的潛在規(guī)律，精度更高，保證門控系統(tǒng)的可靠性。

技術(shù)研發(fā)人員：李會敏;趙建洋;張潤生
受保護的技術(shù)使用者：西南科技大學(xué);淮陰工學(xué)院
技術(shù)研發(fā)日：2017.05.19
技術(shù)公布日：2017.09.22