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题名基于ABC-SVM的机车车轮轮缘厚度预测模型
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作者
陈朝阳
刘通
孙宇铎
程亚萍
王菲儿
王峰
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机构
中国铁道科学研究院集团有限公司金属及化学研究所
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出处
《铁道机车车辆》
北大核心
2025年第5期8-16,共9页
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基金
中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划(P2023J007)
中国铁道科学研究院集团有限公司科研项目(2022YJ245)。
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文摘
车轮轮缘厚度是机车走行部检修中的重要检查项,若尺寸超限会对机车的运行安全产生严重影响。目前,机车运用单位尚无法对轮缘厚度进行及时且准确的监测。为解决上述问题,文中提出了一种基于ABC-SVM的机车车轮轮缘厚度预测模型,模型构建过程包括数据分类、预处理和预测分析3个步骤。首先,根据数据特点对测量数据进行分类;其次,通过多项式回归算法和误差数据分布特征分析,完成数据预处理;最后,进行数据集划分和平滑处理,并利用人工蜂群算法对支持向量机进行超参数调优。完成模型构建后,根据机车的运行线路、机型和用途将车轮样本分为6类,分别对传统预测算法、SVM预测算法和ABC-SVM预测算法的精度和稳定性进行评估。评估结果显示,ABC-SVM预测算法的平均绝对误差和误差标准差均较小,表明其具有较高的预测精度和稳定性。
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关键词
机车车轮
轮缘厚度预测
支持向量机
人工蜂群算法
正态分布
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Keywords
locomotive wheels
flange thickness prediction
support vector machine
artificial bee colony algorithm
normal distribution
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分类号
U269.32
[机械工程—车辆工程]
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