融合信号分解与排列熵的高铁线路风速区间预测方法

为提升高铁线路风速预测精度以保障强风下高速列车的运营安全，融合信号分解与排列熵提出高铁线路风速区间预测方法。采用信号分解技术与排列熵(PE)筛选分量，对不同复杂度分量分别利用门控循环单元分位数回归(QRGRU)和门控循环单元(GRU)构建高铁线路风速区间预测模型。对我国某高铁线路风速监测数据进行预测，结果表明：预测模型的预测精度较对比方法有显著提升，在区间预测上有良好表现，预测区间覆盖概率(PICP)、预测区间平均带宽(PINAW)及综合覆盖带宽指标(CWC)分别为94%、0.16、1.72,表明该方法能准确描述未来风速趋势，提升预测精度，对解决高铁安全运营问题具有实用价值。     

基于CEEMDAN-GWO-LSSVM的高铁沿线短期风速预测模型

为提升高铁沿线风速短期预测的精度，利用基于自适应去噪完全集合经验模态分解(CEEMDAN)和灰狼优化(GWO)与最小二乘支持向量机(LSSVM)模型对高铁沿线风速进行短期预测。以某高铁沿线每间隔1 min采样的风速数据作为仿真对象展开建模实验并与其他组合预测模型进行比对。结果表明：CEEMDAN-GWO-LSSVM模型可以显著提升风速预测精度和准确性，其中均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)3项评价指标提升程度分别达71.17%、46.14%和42.49%,均为最高。降低预测过程中产生的误差，为我国高速铁路沿线的短期风速预测研究提供有益借鉴。