基于支持向量机的轨道不平顺预测研究

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作   者：

于瑶;  刘仍奎;  王福田; 

作者机构：

北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室; 

关键词：

支持向量机;  轨道质量指数;  模型预测;  轨道不平顺; 

期刊名称：

铁道科学与工程学报

基金项目：

基于空间因素的轨道交通基础设施状态劣化规律建模研究

i s s n：

1672-7029

年卷期：

2018 年 15 卷 07 期

页   码：

1671-1677

摘   要：

利用支持向量机的预测方法建立轨道质量指数预测模型,采用京九线下行100个轨道单元区段的实际轨检车检测数据对模型进行验证,并将预测结果与递推合成BP网络方法进行对比。研究结果表明:该方法建立的模型所得TQI预测值的平均相对误差为0.85%,预测精度与递推合成BP网络方法相比有所提高,说明将支持向量机技术引入到轨道不平顺预测中能够取得良好的预测效果,可以有效地反映轨道质量指数的发展趋势,对轨道不平顺预测研究具有一定的参考价值。