文档名：基于改进非等时距灰色模型与PSO优化的轨道不平顺预测
摘要：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(ParticleSwarmOptimization,PSO)相结合来实现轨道质量指数(TrackQualityIndex,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,为轨道不平顺预测提供一种新方法.
作者：王英杰 楚杭 时瑾 张雨潇 Author：WANGYingjie CHUHang SHIJin ZHANGYuxiao
作者单位：北京交通大学土木建筑工程学院,北京100044;北京市轨道交通线路安全与防灾工程技术研究中心,北京100044北京交通大学土木建筑工程学院,北京100044
刊名：铁道科学与工程学报 ISTICPKU
Journal：JournalofRailwayScienceandEngineering
年，卷(期)：2023, 20(5)
分类号：U213.2
关键词：铁路 轨道不平顺 非等时距 灰色模型 粒子群优化 预测
机标分类号：TP391.41U213.2TH137
在线出版日期：2023年6月20日
基金项目：中央高校基本科研业务费资助项目，国家自然科学基金，国家自然科学基金基于改进非等时距灰色模型与PSO优化的轨道不平顺预测[
期刊论文] 铁道科学与工程学报--2023, 20(5)王英杰 楚杭 时瑾 张雨潇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(ParticleSwarmOptimization,PSO)相结合来实现轨道质量指数(TrackQualityIndex,TQI)的高精度预...参考文献和引证文献
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