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轴承温度预测是保障高速列车安全运行的重要手段。考虑到GM(1,1)模型建模机理存在着一定的缺陷,以及对建模数据有一定的单调性要求,对呈现较大波动的数据序列预测结果不太理想的问题。在GM(1,1)预测模型的基础上,提出了一种粒子群算法(PSO)优化的灰色预测方法。利用多项式对GM(1,1)模型进行修正,重构灰色模型的时间响应序列,再利用粒子群算法对重构模型进行求解,并据此构建了一种高速列车轴温预测模型。以高速列车实际轴温数据对模型进行验证,验证结果表明:模型相较于GM(1,1)模型的预测精度有明显的提高,其中5min预测的平均绝对误差由6℃降低到5℃,降幅为16.7%。平均相对误差由9.1%降到了7.8%,降幅为14.3%;最大绝对误差由20℃降低到18.6℃,降幅为7%。预测误差的方差由24.6降低到了20.6,降幅为16.3%,表明误差分布更加集中。 相似文献
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