基于灰色区间预测模型的轨道不平顺状态预测

轨道不平顺状态是影响行车安全的关键因素。轨道质量指数(TQI)是反映轨道几何状态变化的重要数据,是一个随时间变化的时间序列,具有随机性。为了更好地研究轨道状态的变化趋势,利用灰色区间预测模型,对单元区段范围内随时间变化的TQI进行建模,并与传统的非等间距GM(1,1)预测模型相比较。为了说明预测模型的有效性,采用京九线K467.8~K468单元区段实际数据进行验证,结果表明灰色区间模型的预测精度更高,对铁路轨道养护维修工作起到指导作用。     

重载铁路轨道高低不平顺预测研究

轨道不平顺严重威胁铁路行车安全和设备的使用寿命。研究轨道高低不平顺的变化特点和劣化规律对重载铁路轨道维修管理有重要指导作用。基于灰色区间预测建模理论,研究重载铁路轨道高低不平顺变化特点和劣化规律,预测轨道高低不平顺未来的发展情况。为验证预测模型的有效性,采用神朔铁路上行10个高低超限病害高发单元区段的共17个月的历史轨道高低不平顺检测数据进行验证。结果表明:该模型拟合和预测效果良好,对神朔铁路轨道的养护维修管理有着重要意义。     

基于改进非等时距灰色模型与PSO优化的轨道不平顺预测

基于轨道动检数据开展的轨道不平顺预测研究,可用于指导以预防为主的养护维修作业。将改进非等时距灰色模型与粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)相结合来实现轨道质量指数(Track Quality Index,TQI)的高精度预测。在考虑TQI原始动检数据特征的基础上增加原始数据平滑优化、累加初始值优化和背景值优化等环节提出改进非等时距灰色模型。利用PSO算法的启发式搜索优势,以平滑优化参数、初始值优化参数、背景值优化参数为搜索目标,以预测平均相对误差为适应度函数,实现预测模型参数的自适应优化。在此基础上,基于优化参数计算得到拟合区间和外推区间上的TQI预测结果。选取沪昆线上行区段实测TQI数据对本文方法进行验证,并与既有TQI组合预测模型的预测结果进行了对比。研究结果表明,模型可有效捕捉TQI序列中的随机波动与实时演变趋势,在外推区间上的平均相对误差分别为2.04%和2.54%,预测性能优良;当TQI序列振荡特性显著时,本模型仍能保证预测结果的可靠性;与组合预测模型相比,该模型规避了残差修正、多算法融合等繁琐步骤,可通过有限优化环节提升预测精度,为轨...     

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。     

基于非等时距加权灰色模型与神经网络的轨道不平顺预测

对轨道不平顺的发展趋势进行有效预测,可以提高铁路线路养护的维修效率,保障行车安全。根据轨道不平顺的发展特性,提出一种基于非等时距加权灰色理论和神经网络法的组合预测方法。该方法通过构建非等时距加权灰色预测模型,将原始TQI序列的平均值作为累加序列初值,将连续累积函数的积分面积作为背景值,对累加序列进行加权处理,较好地反映了时间序列对轨道不平顺预测结果的贡献。在此基础上,引入BP神经网络模型对TQI预测的残差序列进行修正,较好地克服了单一模型预测精度偏低的不足。分别对沪昆线上行两段线路的轨道不平顺进行预测,结果表明该预测方法相对误差平均值分别为2.76%和2.08%,预测结果的后验差比值分别为0.121和0.151,精度等级达到1级。     

朔黄铁路轨道质量分级管理标准研究

基于朔黄重载铁路不同区段的线路地域条件、捣固维修实际情况、轨道质量等因素,将线路分为Ⅰ级、Ⅱ级两个等级区段进行管理.基于国内外轨道质量分级标准的制定方法,分析了轨道质量发展各阶段的特点,提出了重载铁路质量评价标准分级方法,将两个等级区段线路的轨道质量评价指标分为捣固验收值、优先值和超限值三个管理值.结合轨道检测实测数据...     

基于改进非等间距灰色模型和PSVM的轨道质量指数预测

有效预测轨道不平顺的发展趋势对铁路的养护和管理具有重要意义。根据轨道不平顺发展的趋势性和随机性,本文提出一种将非等间距灰色模型与粒子群优化支持向量机结合的预测方法。利用改进的非等间距灰色GM(1,1)模型预测轨道质量指数(TQI)序列在未来一段时间内的变化,再利用粒子群优化的支持向量机(PSVM)模型对灰色预测值进行纠正,得到较准确的TQI序列,构建出轨道不平顺变化趋势预测模型。分别对沪昆线上行两段线路的轨道不平顺进行预测,结果表明该组合模型的预测精度较高,相对误差分别低至1.03%和2.74%。     

地铁轨道几何不平顺指标预测方法研究

充分考虑轨道平顺状态劣化的不确定性和异质性,基于灰色区间预测建模理论建立了轨道几何不平顺指标灰色区间预测模型。为验证模型的可靠性,根据北京地铁2号线10个典型单元区段在2017年2月至2019年2月之间的12次轨检车检测数据,以三角坑不平顺指标为例,利用所建模型进行模拟并将模型预测值与实际检测值进行对比。结果表明,该模型模拟结果精度检验合格且具有较高的预测精度,可以用于预测轨道几何不平顺指标。     

基于灰色GM（1，1）非等时距修正模型的轨道质量预测

根据灰色理论,以轨道质量指数检测数据为原始时间序列,通过累加弱化序列的随机性,挖掘轨道系统内在的规律,研究建立基于厌色GM(1,1)非等时距模型的轨道质量预测方法.为提高模型预测精度,优化模型中的初值和背景值,并基于残差分析引入周期性函数,对模型进行修正.用此模型对轨道质量指数TQI数据进行分析预测,并对模型精度进行检验.结果表明模型能较好地反映轨道质量恶化发展的随机波动特征,拟合、预测精度高,为了解和掌握轨道质量状态的发展规律提供了新的方法.     

基于BP神经网络的铁路轨道几何不平顺预测方法

设备密集型重载铁路对轨道平顺状态预测技术十分重视,受限于数据挖掘分析技术,轨道检测车在养护维修计划决策支持方面还未完全发挥应有的作用。本文根据轨道不平顺的变化特点,采用神经网络方法对重载铁路轨道不平顺7项参数进行预测,从而为养护维修策略的决策提供支持。将某重载铁路K420+000~K426+000区段长达18个月的轨道不平顺检测数据用于模型训练并进行预测分析,结果显示:双隐层、单隐层BP网络模型和多元回归分析模型的均方预测误差平均值分别为0.065 2、0.068 9、0.105 1,平均相对误差分别为8.03%、8.65%、11.57%。双隐层BP网络模型模型精度更高,该模型为重载铁路轨道不平顺发展预测的研究提供了新的思路。     

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。     

基于支持向量机的轨道不平顺预测研究

利用支持向量机的预测方法建立轨道质量指数预测模型,采用京九线下行100个轨道单元区段的实际轨检车检测数据对模型进行验证,并将预测结果与递推合成BP网络方法进行对比。研究结果表明:该方法建立的模型所得TQI预测值的平均相对误差为0.85%,预测精度与递推合成BP网络方法相比有所提高,说明将支持向量机技术引入到轨道不平顺预测中能够取得良好的预测效果,可以有效地反映轨道质量指数的发展趋势,对轨道不平顺预测研究具有一定的参考价值。     

基于灰色理论的轨道几何状态中长期时变参数预测模型的研究

根据轨道几何不平顺的发展特性,在灰色预测理论的基础上,考虑模型参数随时间的变化,并优化背景值,建立以轨道几何不平顺检测数据为时间序列的非等时距灰色时变参数模型。为更好地描述轨道几何不平顺影响因素间复杂的函数关系,提高模型拟合和预测精度,基于残差分析引入周期性函数,对模型进行组合修正。应用此模型对轨道质量指数TQI数据进行分析预测,并对其精度进行检验。结果表明:模型能较好地反映轨道质量随时间发展的随机波动特征,拟合、预测精度高,适合进行中长期预测,可为了解和掌握轨道质量状态的发展规律提供新的方法。     

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.     

基于层次分析法的重载铁路线路状态评价方法北大核心

为优化重载铁路养护维修资源配置,本文对现有的重载铁路轨道几何状态数据、结构状态数据进行分析,选取评价指标,确定指标扣分标准,将线路质量等级划分为四级,建立了重载铁路线路质量等级指标体系。运用层次分析法确定各指标的初始权重,采用摄动法对几何状态指标的初始权重进行敏感性分析。结果表明:轨道质量指数和几何状态超限两个指标对线路等级划分的影响较大,轨道质量指数和轨道质量指数变化率权重之比宜为5∶3,几何状态超限与动态偏差权重之比宜为10∶7。     

客货共线无砟轨道平顺状态预测模型

客货共线无砟轨道的轨道质量指数(TQI)具有随时间长期缓慢变化并伴随平稳波动的特点,而现有的预测模型难以预测这种变化。基于小波和时间序列分析预测方法,提出ARMA-BP神经网络和ARMA-SVR预测模型。通过小波分析将TQI时间序列分解为高频和低频2个部分,采用ARMA模型对高频部分建模,分别采用BP神经网络和支持向量回归SVR模型对低频部分建模,最后对高频和低频进行综合预测。此方法可根据具体情况对具有不同特性的TQI时间序列进行针对性建模,提高预测精度。运用此方法对包西线和太中线10个无砟轨道区段TQI时间序列进行预测,结果表明:ARMA-BP神经网络与ARMA-SVR的建模精度平均值分别为98.1%和98.5%,后验差分别为0.31和0.21,均达到1级;前者对已知数据的拟合精度高,而后者对未知数据预测能力较强、泛化能力更突出。     

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Markov链修正的铁路运量灰色组合预测模型研究

预测模型的准确与否直接决定着未来经济规划与决策的有效制定。将灰色GM(1,1)-Verhulst组合预测模型与马尔可夫链方法相结合,同时引入信息熵理论的知识,提出基于Markov链修正的熵权法灰色组合预测方法,并以甘肃省2004年～2015年铁路客运量作为原始数据序列进行模型拟合,而且还以此为基础对甘肃省未来几年内的客运量发展趋势进行预测。结论:(1)在已知实际客运量年份内,该灰色组合预测模型的预测精度比单一灰色预测模型更高、更加准确;(2)采用马尔可夫链方法获得该组合模型的偏差规律,并依照此规律对预测结果进行修正,即由一个单一的预测数值修正成为区间和概率组成的预测范围;(3)通过比较2016年～2017年的客运量实际值、组合预测模型的单一预测值和Markov链修正的预测区间值,发现Markov链修正的预测结果与客运量实际值的吻合性良好,进一步验证此预测方法的可信性。     

基于大机捣固模式的轨道质量保质期预测方法研究

以提升大型捣固机械(以下简称大机)维修的经济化、效率化应用为目标,基于大量轨道几何历史检测和维修数据,提出一种预测不同捣固模式轨道质量保质期的方法。分析捣固前、后的大机捣固质量指数MTQI在不同大机捣固模式下的函数关系,得到系列捣固效果函数。利用灰色GM(1,1)预测技术建立MTQI随通过时间及通过总重发展的非线性预测模型,将其与捣固效果函数结合,可应用于不同大机捣固模式下轨道质量保质期的预测和捣固模式的比选。既有线及重载线路的实例证明,本文提出的轨道质量保质期预测方法有助于轨道维修部门比选最佳捣固维修模式,可为我国有砟轨道捣固维修计划选择提供科学、经济的决策参考。     

基于灰色成分数据模型的轨道不平顺指标结构预测

针对轨道不平顺指标结构变化规律,提出一种基于灰色成分数据模型的轨道不平顺指标结构预测模型,结合轨道不平顺指标结构特征,对轨道不平顺指标结构进行预测。通过采用兰新线上行K741+200~K741+400和K741+400~K741+600 2单元区段共6年的历史轨检车超限数据对预测模型的有效性进行验证,结果表明所建模型可以较好地应用于预测轨道不平顺指标结构。