风速和风向是影响高速列车运行安全的重要因素,对高铁沿线的大风风速和风向进行有效预测有助于及时地对列车运行状况进行评估和预警。目前高铁大风领域的研究主要集中在风速的预测,尚未考虑风速风向的联合预测。基于深度循环神经网络—...风速和风向是影响高速列车运行安全的重要因素,对高铁沿线的大风风速和风向进行有效预测有助于及时地对列车运行状况进行评估和预警。目前高铁大风领域的研究主要集中在风速的预测,尚未考虑风速风向的联合预测。基于深度循环神经网络—长短记忆(LSTM)模型,提出独立预测法、分量预测法和多变量预测法等3种风速与风向联合预测方法,并利用兰新高铁大风监测实测数据对沿线多个基站的短期风速和风向进行同步联合预测。首先,通过归一化预处理原始风向和风速序列,并运用控制变量法确定最优时间步长和模型参数。其次,采用BPTT(Backpropagation Through Time)和Adam算法进行迭代训练,并结合早停法控制收敛,得到优化后的网络结构。最后,利用训练好的LSTM网络,采用3种方法对风速和风向进行联合预测。4个基站的实验结果表明,优化后的LSTM模型可以有效提取风速风向时间序列的长期依赖特征,结合联合预测方法能够实现对风速和风向的高精度同步预测;3种联合预测方法都能在较小范围内准确预测风速和风向,除5520基站外,风速预测误差在15%以内,风向预测误差在20%以内,其中多变量预测法表现出最优的整体预测精度,独立预测法次之。本研究为风速风向的联合预测提供了新的视角,对保障高铁列车运行的安全性具有参考价值。展开更多
风向作为风荷载变异性的关键因素之一,在极端风速预测中不容忽视。基于安徽省67个气象站点1980—2020年间的历史日极值风速和风向数据,分别对风速和风向进行了概率分布建模分析。结合最优边际分布,采用3种常用的阿基米德Copula函数建立...风向作为风荷载变异性的关键因素之一,在极端风速预测中不容忽视。基于安徽省67个气象站点1980—2020年间的历史日极值风速和风向数据,分别对风速和风向进行了概率分布建模分析。结合最优边际分布,采用3种常用的阿基米德Copula函数建立了风速和风向的二维联合分布模型。最后结合Copula函数的条件概率理论,给出了全省范围内16个风向上50年重现期下的设计风速区划。研究结果表明,Gumbel分布和三阶von Mises分布适用于全省绝大多数站点风速和风向的边际分布。根据赤池信息准则(Akaike information criterion,AIC)可以发现,对于大多数气象站点的二维联合分布,Frank-Copula函数拟合误差最小。各风向下的极值风速大小存在显著差异,忽略风向的极值风速预测,将会导致计算结果不准确。展开更多
文摘风速和风向是影响高速列车运行安全的重要因素,对高铁沿线的大风风速和风向进行有效预测有助于及时地对列车运行状况进行评估和预警。目前高铁大风领域的研究主要集中在风速的预测,尚未考虑风速风向的联合预测。基于深度循环神经网络—长短记忆(LSTM)模型,提出独立预测法、分量预测法和多变量预测法等3种风速与风向联合预测方法,并利用兰新高铁大风监测实测数据对沿线多个基站的短期风速和风向进行同步联合预测。首先,通过归一化预处理原始风向和风速序列,并运用控制变量法确定最优时间步长和模型参数。其次,采用BPTT(Backpropagation Through Time)和Adam算法进行迭代训练,并结合早停法控制收敛,得到优化后的网络结构。最后,利用训练好的LSTM网络,采用3种方法对风速和风向进行联合预测。4个基站的实验结果表明,优化后的LSTM模型可以有效提取风速风向时间序列的长期依赖特征,结合联合预测方法能够实现对风速和风向的高精度同步预测;3种联合预测方法都能在较小范围内准确预测风速和风向,除5520基站外,风速预测误差在15%以内,风向预测误差在20%以内,其中多变量预测法表现出最优的整体预测精度,独立预测法次之。本研究为风速风向的联合预测提供了新的视角,对保障高铁列车运行的安全性具有参考价值。
文摘风向作为风荷载变异性的关键因素之一,在极端风速预测中不容忽视。基于安徽省67个气象站点1980—2020年间的历史日极值风速和风向数据,分别对风速和风向进行了概率分布建模分析。结合最优边际分布,采用3种常用的阿基米德Copula函数建立了风速和风向的二维联合分布模型。最后结合Copula函数的条件概率理论,给出了全省范围内16个风向上50年重现期下的设计风速区划。研究结果表明,Gumbel分布和三阶von Mises分布适用于全省绝大多数站点风速和风向的边际分布。根据赤池信息准则(Akaike information criterion,AIC)可以发现,对于大多数气象站点的二维联合分布,Frank-Copula函数拟合误差最小。各风向下的极值风速大小存在显著差异,忽略风向的极值风速预测,将会导致计算结果不准确。
