静态轨检历史数据匹配方法及其性能评价

研究目的:历史数据匹配是轨道几何状态数据挖掘的前提与基础,目前基于外部特征的匹配难以实现亚米级的匹配精度,而基于相似性的匹配算法复杂度过高。针对上述问题,本文以静态轨检数据为研究对象,通过动态时间规整度量数据相似性,并以规整路径估计里程偏差,从而构造了一种静检历史数据的精确匹配方法。在此基础上,讨论匹配性能评价问题,并在相关性与精确性评价的基础上引入同步性的指标。最后,采用某高铁2021年1月15日～7月7日间的日常检查数据对上述匹配方法进行验证。研究结论:(1)与基于外部特征的匹配相比,本文所述匹配方法的相关性、同步性与精确性更优;(2)通过改变波形模拟维修作业,显示该方法对动道扰动与数据丢失具有一定的稳健性;(3)本文所述方法无需借助外部特征,因此具有成本低、适应性好的特点,可用于轨道状态信息的深度挖掘。