改进的车轮踏面磨损量最优非负变权组合预测模型

为准确获取车辆轮对踏面随列车运行里程的磨损量变化情况,以灰色离散GM(1,1)模型、指数平滑模型和线性回归模型为单项预测模型,以灰色关联度最大为最优准则,建立车轮踏面磨损趋势的最优非负变权组合预测模型。与各单项模型、以组合预测误差平方和最小为最优准则的变权组合模型进行对比。研究结果表明,变权组合模型的局部预测精度和全局预测精度均高于各单项模型,而本文模型有效抑制了基于误差平方和最小的变权组合模型误差"放大"的缺陷,预测精度及稳定性更高。     

基于变权组合模型的地铁车辆车轮踏面磨损预测

为准确获取地铁车辆车轮踏面随列车运行里程的磨损变化情况,选取灰色新陈代谢模型、二次指数平滑模型以及一元线性回归模型为单项预测模型,以样本点处组合预测误差绝对值最小为最优准则,建立了地铁车辆车轮踏面磨损变化趋势的最优非负变权组合预测模型。通过实例检验变权组合模型和各单项模型的预测性能,结果表明,构建的变权组合预测模型能够有效克服各单项预测模型的缺陷,预测精度及稳定性明显优于各单项预测模型,可为地铁车辆在实际运行过程中车轮踏面磨损趋势的准确预测提供了一种可行的求解方法。     

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.     

基于改进灰色模型的东北地区铁路货运量预测

铁路货运量预测在国家和区域经济发展规划中具有十分重要的作用。灰色GM(1,1)预测模型被广泛应用于铁路货运量预测研究中。本文在建立灰色GM(1,1)模型的基础上,采用更符合东北地区经济发展态势的改进灰色模型——新陈代谢GM(1,1)模型对东北地区2006—2011年铁路货运量进行预测。通过对原始数据与预测数据的精度检验后发现:新陈代谢GM(1,1)模型满足四种精度检验要求,符合一级预测标准并适合中长期预测,适合于东北地区铁路货运量的预测研究。最后应用新模型预测2012—2015年东北地区的铁路货运量,使得预测数据更加合理化。与灰色预测的基本模型相比,改进的预测模型具有较好的实用价值。观察预测数据发现东北地区货运量呈单调递增趋势,有良好的发展态势。     

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Zobory模型的机车车轮磨耗研究

以D20E型内燃机车为例,采用SIMPACK软件建立了该型机车动力学模型,并根据越南干线实际线路建立线路模型。根据FASTSIM算法与Zobory磨耗预测模型,对机车车轮踏面磨耗的分布和发展情况进行仿真计算,并与现场测量结果进行比较。结果表明:车轮踏面上(-50~45mm)区间是发生磨耗的主要范围,在轮缘根部处(-37~-26mm)范围内磨耗最大;随着运行距离的增加,车轮轮缘根部处的磨耗更加明显,踏面磨耗发展规律基本相同;踏面磨耗量的预测结果较实际测量结果低。     

灰色理论在水平冻结施工隧道盾构到达洞门时地表沉降预测中的应用

盾构隧道施工中,提前预知盾构影响范围内的地表沉降对指导信息化安全施工具有重要意义.根据实测沉降数据,应用灰色系统原理和方法,通过改进常规 GM(1,1)模型建立灰色新陈代谢 GM(1,1)盾构始发水平冻结洞门的地表沉降预测模型.分析结果表明:相比常规 GM(1,1)模型,新陈代谢GM(1,1)模型能够明显提高预测精度,相对误差最大只有9.65%;对于盾构前进和冻胀—融沉造成地表变形,新陈代谢模型均能准确预测;在盾构由一个阶段向另一个阶段过渡或者施工环境发生突变时,结合新陈代谢模型预测结果和具体的施工环境,不断修正预测模型,预测结果更科学有效,预测值也更接近实际地表变形.     

大秦铁路货车车轮磨耗问题的调查与研究

通过对重载货运专线——大秦铁路运行的货车车轮磨耗数据的统计、分析和对铁路货车运用中出现的闸瓦磨耗等问题的分析,将影响铁路重载运输货车车轮磨耗的主要因素归结为:货车轴重、货物周转量、闸瓦质量、车轮硬度及同一轮对两车轮的轮径差。采用车辆动力学仿真方法,研究车轮轮缘磨耗与踏面磨耗间的关系。结论表明,推广应用新型C级钢车轮以提高车轮踏面及轮辋硬度、控制同一轮对两车轮的轮径差、研制新型高摩合成闸瓦等措施是降低车轮踏面磨耗并使车轮踏面磨耗均匀化的有效途径;铁路货车采用状态修的维修管理办法是控制和降低轮缘磨耗发生的有效手段。     

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。     

基于灰色理论的列车自动运行系统预测模块优化算法

灰色理论在可改进ATO(列车自动运行)速度控制器的算法方面具有可行性和优越性。灰色系统模型主要分为预测模型和决策模型。介绍了传统GM(1,1)灰色预测模型的建立过程,阐述了优化GM(1,1)模型的计算流程和计算过程,并利用实际线路数据检验了优化后的预测模型。检验结果表明,通过优化后的预测模型得到的预测结果平均相对误差小,预测精度高;且同时改进权重系数和初始条件时,预测结果更精确。     

改进的货运量最优变权组合预测模型

提出一种改进的变权组合预测模型,实现货运量的短期和长期预测.该方法采用多元线性回归、二次指数平滑法、灰色模型、指数曲线外推方法分别对货运量进行预测,设计一个多项式的系数矩阵,建立组合预测模型.为了保证组合模型长期预测的稳定性,在进行长期预测时,在模型中增加了收敛条件.最后,通过引入松弛函数,避免求解方程时的病态,利用拉...     

改进的更软切换的实现及其性能分析

宏分集可以有效地克服大尺度衰落的影响。针对CDMA系统反向信道更软切换的实现,提出了一种改进的基于最大比合并的宏分集方式。采用两级RAKE接收机,将来自不同扇区的信号进行最大比合并。建立一种简化的高斯模型,分析比较了在瑞利衰落信道下,最大比合并和选择合并技术对更软切换性能的影响,并得到了误码率表达式。仿真结果表明,基于最大比合并方式的更软切换优于选择合并策略。     

地铁隧道通风系统中组合阀安全性问题的探讨

就地铁隧道通风系统中组合阀安全性问题进行初步探讨,针对国内外对组合阀不同的安全性要求进行分析和比较,指出设立组合阀耐火极限、高温正常工作时间、泄漏量和疲劳强度四个主要指标的必要性。     

关于基础制动单元中牙式离合器结构零件的加工工艺分析及加工方法改进、应用

在列车基础制动产品中,包括盘形制动单元和踏面制动单元在内,都广泛使用了牙式离合器结构。现以城轨踏面制动单元中的典型零件吊耳为例进行工艺分析,制定加工方案、进行工装和专用刀具设计,确保加工精度、提高加工效率。     

一种基于蚁群算法的聚类组合方法

蚂蚁等群居类昆虫被看作能解决复杂问题的分布式系统,研究者从它们的协作性能以及自组织、信息素通信、任务划分等机理中获得灵感,已在组合优化、通信网络、机器人等许多应用领域找到解决问题的新方法。聚类作为一种无监督的学习,能根据数据间的相似程度自动地进行分类。基于蚁群算法的聚类方法已经在当前数据挖掘研究中得到应用。本文提出的基于蚁群算法的聚类组合新方法,模仿多蚁群的协作性能,将运动速度类型各异的多个蚁群,独立而并行地进行聚类分析,然后组合其聚类结果为超图,再用蚁群算法对超图进行2次划分。实验结果表明,该方法能自动决定聚类的数目,聚类组合方法能明显改善聚类质量。     

滑坡变形的支持向量机非线性组合预测

在分析支持向量机(SVM)用于时间序列预测和非线性组合原理基础上,提出基于支持向量机的非线性组合预测方法。利用4种单项预测方法,包括SVM、径向基函数前向型神经网络(RBF)、反馈型神经网络(El-man)及3层神经网络(ANN),分别进行滑坡变形时序的建模与预测。对4种方法的预测结果再采用线性组合方法(简单平均、方差倒数、改进最优加权系数)和非线性组合方法(SVM、BP神经网络)进行组合预测及方法性能的比较。结果表明,非线性组合的平均相对误差明显低于线性组合方法,且对滑坡这种具有一定程度不确定性的非线性系统,SVM的非线性组合方法有着更理想的预测效果,7步外推预测准确度控制在89.3%以上。而与BP神经网络非线性组合相比,SVM也具有更好的稳健性和泛化性。     

基于方法组合的轨道电路故障诊断模型

为了解决单一方法对25 Hz相敏轨道电路的故障诊断精度偏低等问题,提出基于最优权值的多方法组合故障诊断模型。首先通过模糊综合评判、灰色关联分析和BP(Back propagation)神经网络3种不同的诊断方法,对轨道电路进行初步故障诊断,然后根据各诊断方法的误判率计算出对应的最优权值,最后对各方法的诊断输出进行最优权值加权平均得到综合诊断的输出结果,确定故障类型。诊断结果表明:组合诊断模型有效地提高了轨道电路故障诊断的准确度,并证明了组合诊断模型的诊断准确度随着诊断方法的数量增加而提高。     

公路行车动力学仿真分析的研究

研究了公路上行驶车辆的乘车舒适性问题,为公路线形设计阶段提供了一种质量检查的参考手段。结合海口市羊山路网一期工程项目（主干道北段）道路工程实例,利用纬地软件和新型商业UM软件（UniversalMechanism）,建立道路的平竖组合线形和车辆的左右轮超高模型来进行汽车动力学仿真分析。另外,在仿真计算时,还考虑了公路的不平顺,与实际公路更为接近．减小了误差。     

跨海钢混结合梁斜拉桥边跨施工方案研究

福厦客专安海湾特大桥主桥为国内首座跨海高速铁路结合箱形截面梁斜拉桥,该桥主桥采用(40+135+300+135+40)m双塔双索面斜拉桥跨越安海湾航道。本文结合桥址处水浅、滩涂发育,潮汐明显,周围养殖密布等影响因素,对边跨钢箱梁进行了悬臂拼装施工、高位支架滑移施工、高位支架顶推施工等多方案比选,同时针对顶推方案又从顶推过程是否设置前导梁,是否一次性带桥面板上桥及实施中所用工装设备、顶推支架进行了综合比选,重点对无导梁不带板顶推施工方案进行了介绍,为以后类似工程施工提供借鉴。     

区域内交通建设项目合理组合的研究

以资金、社会、环境等为界,以高速公路和轨道交通为例,应用无差异曲线和预算线平衡点方法,探讨了如何将未来区域中各种交通方式的基础设施建设合理组合,以达到社会效用的最大化,为交通规划决策者提供了理论依据.