高速铁路路基施工期沉降量的灰色预测模型及应用

为正确估算高速铁路无碴轨道路基施工期的沉降量,以京津客运专线工程为例,分别采用传统灰色预测模型和修正灰色预测模型对路基的沉降变形进行预测.研究结果表明:一方面,因为修正灰色预测模型对原始资料中已有信息的利用更加充分,所以,模型的精度更高;另一方面,修正灰色预测模型突破了传统灰色预测模型等间隔时序系统的限制,拓宽了模型在实际预测中的适用范围.因此.在实际应用中,推荐采用修正的非等时距灰色预测模型.     

灰色理论在铁路客运量预测中的分析研究

针对传统灰色预测模型存在对历史数据依赖性强、容错性小及抗干扰能力差的局限性，将无偏灰色理论与残差验证理论引入预测模型，从趋势曲线灰色拟合与状态分类方式上对传统灰色模型进行改进，提出无偏灰色预测铁路客运量方法；同时，对铁路客运量预测方法从定性预测和定量预测两个方面进行阐述并对其优缺点进行分析。依据建立的无偏灰色预测铁路客运量模型，以1997—2016年铁路客运量为基础数据，对铁路“十三五”时期的数据进行预测，通过残差检验和结果分析，其预测精度明显高于BP神经网络预测。     

基于最小二乘支持向量机的高速铁路路基沉降预测

高速铁路路基的施工环境复杂,沉降监测数据往往是不等时距的.鉴于最小二乘支持向量机拥有强大的非线性拟合能力,使用最小二乘支持向量机建立沉降与时间的关系函数,以等时间步长插值得到路基的等时距沉降时间序列,建立基于最小二乘支持向量机的高速铁路路基沉降预测模型.分别运用给出的预测模型和BP神经网络与灰色理论联合方法对杭甬铁路客运专线上虞北站5个路基沉降监测断面进行路基沉降预测,并与现场实测数据对比.结果表明,短时距的最小二乘支持向量机预测模型比BP神经网络与灰色理论联合方法的预测精度高,预测结果更稳定,外推预测沉降更可靠.     

基于灰色系统理论的铁路客运专线路基沉降预测

基于灰色预测模型GM（1,1）模型、离散灰色预测DGM（1,1）模型和非线形离散灰色预测NLFDGM（1,1）模型,采用FORTRAN语言,编制了路基沉降预测程序GREYMODEL。将该程序应用于铁路客运专线路基典型断面沉降预测,并与实测结果进行对比。结果表明：DGM（1,1）模型作为GM（1,1）模型的离散形式,两种模型的预测结果比较接近,短期预测精度高,中长期预测精度低;结合等维信息建模,非线形离散灰色预测NLFDGM（1,1）模型具有极高的精度和稳定性,在路基沉降预测中推荐使用;并提出了若干关于提高灰色模型预测稳定性和精度的建议。     

灰色关联预测及其在变形预测中的应用

提出了多点关联预测的必要性,并且在GM(1,n)模型的基础上进行扩展得到了灰色关联预测模型.介绍了灰色关联预测模型的建模方法、参数求解、精度评估以及程序流程.在一个隧道地面沉降预测的工程实例中,分别用灰色关联预测模型以及单点灰色模型进行预测并且对结果进行了比较,发现在预测精度方面灰色关联预测模型较单点模型有了较大的提高.     

改进的动态灰色模型在高铁路基变形预测中的应用

在分析灰色预测理论的建模机理和已有动态预测模型研究成果的基础上,从级比检验、背景构造值及残差等方面分别对动态新陈代谢模型进行了改进以提高预测精度,并通过工程实例的部分数据验证其改进效果,而后将其应用于工程中不同位置测点沉降变形的实时预测与分析。研究结果表明:建立的改进动态灰色新陈代谢预测模型群,精度较高,即使对于波动较大的测点,其预测也具有一定的参考价值,适用于高速铁路路基沉降变形的实时预测。     

铁路货场装卸作业量的灰色预测模型

介绍了灰色预测模型的原理及用GM^＊（1,1）模型进行预测的方法,以兰州北站为例,对其货场装卸作业量的历史数据进行处理,建立了装卸作业量的灰色预测模型,并对预测结果进行了精度检验,证明了预测模型的实用性.     

优化GM(1,1)与SVM组合模型的路基冻胀预测应用

基于非等时距GM(1,1)优化预测模型,采用支持向量机进行预测残差修正,建立一种组合预测算法,并运用该算法对铁路路基冻胀进行定量预测。对经典非等时距GM(1,1)模型背景值和初值的计算方法进行优化,同时设置时距权值矩阵,对不同时间测量所得数据赋予不同权重。在初始预测后,对残差值采用支持向量机进行非线性修正,得到最终预测值。选取哈大客专某区段实际测量路基冻胀数据,对算法实用效果进行检验。所建立预测模型平均预测误差值为2.039%,最大预测误差5.911%,后验证差比值0.005,各项指标均优于单一灰色模型与文献[6]中建立的组合预测模型,实现了对铁路路基冻胀的较高精度定量预测。     

基于马尔可夫链的铁路货运量预测值修正

在铁路货运量预测中，利用偏差对灰色模型预测值进行状态划分，并采用马尔可夫状态转移矩阵对状态的转移变化进行分析，确定待预测年份偏差最可能处于的状态，进而用该状态的边界值对灰色模型预测值进行修正。经实例验算表明，与灰色系统预测模型预测值和实际值的拟合精度相比，用该方法得到的预测修正值的精度有所提高。     

新亚欧大陆桥连霍段铁路货运量预测研究

合理科学预测铁路货运量对铁路基础设施规划建设具有重要意义。概述新亚欧大陆桥连霍段现状及沿线经济发展情况,阐述回归预测模型和灰色预测模型原理,充分考虑以上2种预测模型优势,构建回归-灰色组合预测模型。在此基础上,通过对新亚欧大陆桥连霍段铁路货运量的预测,对回归预测模型、灰色预测模型和回归-灰色组合预测模型的预测结果进行比较分析,表明回归-灰色组合预测模型预测结果更能真实反映实际情况,可以为相关决策部门提供参考依据。     

路基沉降变形观测与灰色预测模型研究

介绍了客运专线路基沉降观测的方法,根据灰色理论预测的基本原理,建立了等时距的灰色GM（1,1）型Verhulst和灰色模型,对京沪高速铁路DK0＋240典型断面的路基沉降进行实例预测,并运用相对误差法对预测结果进行精度检验,分析了灰色理论模型对客运专线路基沉降的预测效果。     

益湛线井山至钟山问路基岩溶陷穴病害整治措施

本文通过对益湛线井山至钟山区间路基岩溶陷穴病害的成因进行分析，围绕路基陷穴病害处的地形地貌、工程地质以及水文地质等方面提出采取“堵”、“疏”、“防”相结合进行综合整治的措施并取得了较好的效果，确保了行车安全。     

路堤沉降的时间序列动态预测方法

路基沉降受许多复杂因素的影响,是一个动态的相互依存的过程。在路基填筑施工过程中,根据沉降观测数据用时间序列分析方法建立等维信息动态预测模型。随着新数据的加入,适时修改预测模型参数。工程实例研究表明:等维信息预测模型预测路墓沉降简单、快捷,一步预测误差一般在5mm以下,平均误差绝对值只有2.3mm。预测步数越大,则误差也越大。     

高原多年冻土区铁路路基结构问题

对青藏高原多年冻土区铁路路基病害作了预测。对地基类型进行分析，提出适合各种不同地基类型的铁路路基结构。     

青藏铁路高原多年冻土区路基新结构——片石通风路基

根据高原多年冻土区路基常见病害及青藏铁路试验路基设计原则，初步探讨并预测该路基结构的适应性。     

基于灰色GM(1,1)和灰色-马尔可夫模型的轨道几何不平顺预测及应用研究

国外轨道不平顺的研究思路和方法大多是建立在对轨道动态检测数据的不同分析手段和方法上,然而由于各国检查数据的不同使得国外模型无法直接应用于国内轨道状态预测。基于昆明铁路局的实际数据,提出了灰色预测模型和灰色-马尔可夫预测模型。通过将2种模型的预测结果与一元线性回归预测结果对比分析,证明灰色预测模型不仅适用于较长区段的TQI(轨道质量指数)预测,对于更长区段的TQI预测也有比较好的效果,同时证明灰色-马尔可夫预测模型不仅能够预测随机性较强的TQI数据,也能应用于较长时间范围内的预测。     

基于改进型灰色理论模型的山区高速铁路路基沉降变形分析

线下工程工后沉降变形分析评估是高速铁路轨道工程铺设的必要条件和关键工序之一。以重庆至万州铁路为例,在有砟轨道铁路施工过程中,引入改进型灰色预测模型Np GM(1,1)和UQGM(1,1)进行沉降变形分析,相比于传统的预测方法,两种改进型的灰色预测模型在预报的稳定性和相关性上有显著提升。对于考虑到的9个测点,改进型灰色预测模型得到的相关性均大于0.97,明显优于传统模型(相关系数为0.8左右,个别站点超过0.9);改进型模型得到的S(t)/S(∞)均接近或者等于1,显著高于传统模型。结果适用于西南山区高速铁路沉降变形评估预报,可以为类似区域的铁路路基沉降预测提供参考。     

铁路增建二线并行帮填路基的病害分析及防治

结合京九复线龙东段增建二线帮填路基出现的病害及采取的控制措施，对二线并行帮宽段路基容易产生诸多病害的原因进行了细微分析，以便在增建二线设计和施工中采取有效的防治控制方法，减少并行帮填段路基的病害产生。     

基于无偏灰色组合动态模型的铁路客运量预测研究

针对目前铁路运输客运量预测在精度方面的不足，提出一种无偏灰色组合动态预测模型，应用于现有铁路客运量的预测。通过借鉴无偏GM(1,1)模型直接建模思想，对传统的灰色Verhulst模型作出改进，即对原始序列作倒数生成，运用新生成的倒数序列建立无偏灰色Verhulst模型，以消除传统的灰色Verhulst模型自身的一些偏差；为进一步提高模型的拟合精度及收敛速度，引入马尔科夫链方法对无偏灰色Verhulst模型的拟合结果进行修正，同时兼顾数据序列具有一定的时效性，构建出无偏灰色组合动态客运量预测模型。以我国兰青铁路某区段2010—2019年共10年的客运量数据作为原始数据，验证模型的可靠性与准确性，并与传统EDGM(1,1)模型、灰色Verhulst模型和无偏灰色Verhulst模型作对比，结果表明，本文模型在预测精度方面更凸显优势，能有效提高预测结果的准确性。     

GM(1,1)-Logistic路基沉降组合预测模型研究与应用

路基沉降预测是指导正确施工及运营期路基养护的一个重要因素.GM(1,1)模型及Logistic模型被广泛应用于路基最终沉降量的预测.基于组合预测的基本理论,结合GM(1,1)模型及Logistic模型的特点,提出了GM(1,1)-Logistic组合路基沉降预测模型,采用线性组合预测方法,以过去一段时间内组合预测误差平方和最小为原则来求2个预测模型的加权系数.结合工程实际监测数据的计算结果和分析表明,GM(1,1)-Logistic组合预测模型在预测精度上比单个模型具有更好的适用性.