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结合多源气象数据的TSCSO-SVR季冻区铁路路基形变预测
1
作者
李国成
陈光武
司涌波
《测绘通报》
北大核心
2025年第1期143-149,共7页
针对季冻区铁路路基形变易受环境影响、传统单变量形变预测模型精度不足的问题,本文提出了一种结合多源气象数据的TSCSO-SVR季冻区铁路路基形变预测模型。首先,采用PS-InSAR技术监测路基形变情况,分析气象因素与路基形变之间的相关关系...
针对季冻区铁路路基形变易受环境影响、传统单变量形变预测模型精度不足的问题,本文提出了一种结合多源气象数据的TSCSO-SVR季冻区铁路路基形变预测模型。首先,采用PS-InSAR技术监测路基形变情况,分析气象因素与路基形变之间的相关关系;然后,结合非线性递减、动态扰动、螺旋搜索3种优化策略得到改进沙地猫群算法(TSCSO),构建TSCSO-SVR路基沉降预测模型;最后,结合新疆石河子某段铁路实测数据进行验证。结果表明,多变量模型预测效果普遍优于单变量模型;TSCSO-SVR预测模型相比于其他模型,预测精度最高,具有很好的应用价值。
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关键词
路基形变预测
沙地猫群算法
SVR
多源气象数据
PS-INSAR
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题名
结合多源气象数据的TSCSO-SVR季冻区铁路路基形变预测
1
作者
李国成
陈光武
司涌波
机构
兰州交通大学自动化与电气工程学院
出处
《测绘通报》
北大核心
2025年第1期143-149,共7页
基金
甘肃省科技重大专项(21ZD4WA018)
兰州市科技计划(2023-RC-7)。
文摘
针对季冻区铁路路基形变易受环境影响、传统单变量形变预测模型精度不足的问题,本文提出了一种结合多源气象数据的TSCSO-SVR季冻区铁路路基形变预测模型。首先,采用PS-InSAR技术监测路基形变情况,分析气象因素与路基形变之间的相关关系;然后,结合非线性递减、动态扰动、螺旋搜索3种优化策略得到改进沙地猫群算法(TSCSO),构建TSCSO-SVR路基沉降预测模型;最后,结合新疆石河子某段铁路实测数据进行验证。结果表明,多变量模型预测效果普遍优于单变量模型;TSCSO-SVR预测模型相比于其他模型,预测精度最高,具有很好的应用价值。
关键词
路基形变预测
沙地猫群算法
SVR
多源气象数据
PS-INSAR
Keywords
subgrade deformation prediction
sand cat swarm algorithm
SVR
multi-source meteorological data
PS-InSAR
分类号
P258 [天文地球—测绘科学与技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
结合多源气象数据的TSCSO-SVR季冻区铁路路基形变预测
李国成
陈光武
司涌波
《测绘通报》
北大核心
2025
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