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
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1、鐵路軌道狀態(tài)的優(yōu)劣直接決定列車運(yùn)行是否安全。軌道的平順性不僅是衡量軌道狀態(tài)的重要指標(biāo),也是評(píng)價(jià)列車運(yùn)行品質(zhì)的基礎(chǔ)。在軌道不平順存在的情況下,輕則列車必須限速運(yùn)行,重則會(huì)造成列車傾覆。因此,研究軌道不平順變化的規(guī)律,掌握變化的趨勢(shì),防患于未然,無疑是鐵路工務(wù)部門所迫切需要的。本文正是在這樣的背景下,通過對(duì)軌道不平順數(shù)據(jù)的研究和分析,挖掘軌道不平順數(shù)據(jù)中隱含的規(guī)律,建立數(shù)學(xué)模型對(duì)未來趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),最終為鐵路工務(wù)各相關(guān)部門業(yè)務(wù)提供數(shù)據(jù)及狀態(tài)變
2、化模型上的支持,服務(wù)于鐵路運(yùn)輸安全。
在軌道不平順數(shù)據(jù)分析研究階段,論文首先系統(tǒng)地對(duì)軌道不平順數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行分析,針對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量存在的問題,提出基于數(shù)據(jù)挖掘思想,具體操作上采用聚類分析方法進(jìn)行異常數(shù)據(jù)識(shí)別,提出基于趨勢(shì)相似性的數(shù)據(jù)偏移校正算法、基于異常度的局部異常值識(shí)別及消噪算法,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。其次,提出采用小波分解與重構(gòu)的方法對(duì)軌道不平順時(shí)間序列進(jìn)行分解與重構(gòu),為軌道不平順預(yù)測(cè)建模奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。最后,由于軌道幾何不平順數(shù)據(jù)反
3、映軌道狀態(tài)變化的動(dòng)態(tài)特征,是一種典型的時(shí)態(tài)數(shù)據(jù),論文通過數(shù)據(jù)挖掘概念及算法研究,對(duì)軌道不平順序列進(jìn)行聚類分析,發(fā)現(xiàn)軌道不平順序列模式特征。在具體研究中,論文對(duì)原始數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)差小波分解數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)差近似序列數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類的實(shí)例分析,挖掘軌道不平順序列模式特征,發(fā)現(xiàn)并描述了數(shù)據(jù)變化的趨勢(shì)。
在軌道狀態(tài)預(yù)測(cè)分析階段,論文首先針對(duì)軌道狀態(tài)變化的慣性特征,由于軌道狀態(tài)具有記憶效應(yīng),軌道最新的檢測(cè)狀態(tài)與最近的上一次檢測(cè)狀態(tài)具有相似
4、性,相鄰時(shí)間檢測(cè)狀態(tài)具有相似趨勢(shì)性。宏觀上看,軌道狀態(tài)變化在軌道整個(gè)生命周期內(nèi)呈現(xiàn)非線性變化,但是在微觀上,短時(shí)間內(nèi),如果進(jìn)行頻繁軌道檢測(cè),就會(huì)發(fā)現(xiàn)短相鄰時(shí)間內(nèi)軌道狀態(tài)變化可以近似為線性特征?;诖思僭O(shè),并結(jié)合軌道不平順時(shí)間序列數(shù)據(jù)的非等時(shí)距特征,論文提出基于非等時(shí)距短期歷史趨勢(shì)的時(shí)間序列分段線性遞推模型(PLRMSHT)。同時(shí),為提高PLRMSHT模型的預(yù)測(cè)精度,對(duì)模型產(chǎn)生的殘差項(xiàng)采用基于傅立葉三角變換的方法進(jìn)行殘差修正擬合,實(shí)例分析
5、證明殘差修正后的PLRMSHT具有較好的預(yù)測(cè)精度,模型取得了滿意結(jié)果。其次,由于小波變換可以通過對(duì)時(shí)間(空間)頻率的局部化分析和伸縮平移運(yùn)算對(duì)信號(hào)(函數(shù))逐步進(jìn)行多尺度細(xì)化,最終達(dá)到高頻處時(shí)間細(xì)分,低頻處頻率細(xì)分。小波的這個(gè)特征能自動(dòng)適應(yīng)時(shí)頻信號(hào)分析的要求,從而可聚焦到信號(hào)的任意細(xì)節(jié),把函數(shù)分解成一系列簡(jiǎn)單基函數(shù)的表示,無論是在理論上,還是實(shí)際應(yīng)用中都有重要意義。因此,論文提出基于小波分解-重構(gòu)的思想對(duì)軌道不平順時(shí)間序列進(jìn)行細(xì)分,分別對(duì)
6、小波分解得到的細(xì)節(jié)信號(hào)、近似信號(hào)尋找最佳擬合預(yù)測(cè)模型。具體研究中,針對(duì)經(jīng)過殘差修正的ARIMA預(yù)測(cè)模型比原始ARIMA預(yù)測(cè)模型具有更高的預(yù)測(cè)精度,但殘差修正過程不僅增加了模型的計(jì)算量和復(fù)雜度而且也不能反映其變化的本質(zhì)的不足,本文提出基于小波分解-重構(gòu)的分段線性-ARMA遞推模型(PL-ARMARWDR)。通過小波分解變換,低頻近似序列更加平緩順滑,趨勢(shì)性更加明顯,高頻細(xì)節(jié)序列更加平穩(wěn)。模型中,低頻近似序列采用線性遞推模型,高頻細(xì)節(jié)序列采
7、用ARMA模型。由于軌道狀態(tài)變化在實(shí)際上并不呈現(xiàn)線性變化趨勢(shì),其變化趨勢(shì)是非線性的,研究表明軌道不平順變化更符合指數(shù)趨勢(shì)變化。由于灰色模型是一種采用指數(shù)函數(shù)近似的模型,因此論文提出基于小波分解-重構(gòu)的分段灰色-ARMA遞推模型(PG-ARMARWDR)。在模型中,低頻近似序列采用灰色遞推模型,高頻細(xì)節(jié)序列采用ARMA模型。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為一種重要的非線性建模方法有著廣泛的應(yīng)用,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以近似任何非線性過程,因此論文提出基于小波
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