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基于互补集合经验模态分解和支持向量回归机的城市轨道交通线路轨距劣化预测
被引量：
1
1
作者
贾清天
林海剑
金忠
《城市轨道交通研究》
北大核心
2025年第1期50-55,共6页
[目的]为了加强城市轨道交通区间线路质量的状态管理,需要对轨距在空间上的整体劣化趋势进行预测。[方法]引入CEEMD(互补集合经验模态)理论,提取轨道区间几何形位的IMF(本征模态函数),利用PSO(改进粒子群)算法优化SVR(支持向量回归机),...
[目的]为了加强城市轨道交通区间线路质量的状态管理,需要对轨距在空间上的整体劣化趋势进行预测。[方法]引入CEEMD(互补集合经验模态)理论,提取轨道区间几何形位的IMF(本征模态函数),利用PSO(改进粒子群)算法优化SVR(支持向量回归机),对提取数据进行训练,标定预测模型最优参数后进行测试集验证,构建CEEMD-PSO-SVR预测模型。通过上海轨道交通16号线上行轨道区间K12+134—K15+743内的1128组轨检样本数据对预测模型进行了试验。[结果及结论]CEEMD-PSO-SVR预测模型同PSO-SVR模型、ARIMA(自回归移动平均模型)相比,在均方根误差、平均绝对误差、平均相对误差绝对值等3项性能评价指标上具有优势。
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关键词
城市
轨
道交通线路
轨距劣化
互补集合经验模态分解
支持向量回归机
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职称材料
题名
基于互补集合经验模态分解和支持向量回归机的城市轨道交通线路轨距劣化预测
被引量：
1
1
作者
贾清天
林海剑
金忠
机构
上海地铁维护保障有限公司
出处
《城市轨道交通研究》
北大核心
2025年第1期50-55,共6页
文摘
[目的]为了加强城市轨道交通区间线路质量的状态管理,需要对轨距在空间上的整体劣化趋势进行预测。[方法]引入CEEMD(互补集合经验模态)理论,提取轨道区间几何形位的IMF(本征模态函数),利用PSO(改进粒子群)算法优化SVR(支持向量回归机),对提取数据进行训练,标定预测模型最优参数后进行测试集验证,构建CEEMD-PSO-SVR预测模型。通过上海轨道交通16号线上行轨道区间K12+134—K15+743内的1128组轨检样本数据对预测模型进行了试验。[结果及结论]CEEMD-PSO-SVR预测模型同PSO-SVR模型、ARIMA(自回归移动平均模型)相比,在均方根误差、平均绝对误差、平均相对误差绝对值等3项性能评价指标上具有优势。
关键词
城市
轨
道交通线路
轨距劣化
互补集合经验模态分解
支持向量回归机
Keywords
urban rail transit line
gauge deterioration
CEEMD
SVR
分类号
U216.3 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于互补集合经验模态分解和支持向量回归机的城市轨道交通线路轨距劣化预测
贾清天
林海剑
金忠
《城市轨道交通研究》
北大核心
2025
1
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