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基于FILSTM模型的铁路路基形变趋势预测方法研究
1
作者
徐晓磊
刘亿
+3 位作者
秦正杨
杨峰雁
马子彧
王遥遥
《中国铁路》
北大核心
2025年第7期90-99,共10页
通过利用数据分析算法对铁路路基形变趋势进行预测可以实现早期预警,对提高铁路路基形变隐患应急响应能力具有重要意义。针对铁路路基形变监测数据存在的长期趋势特征,提出基于FILSTM模型的铁路路基形变监测数据预测方法,该方法能够同...
通过利用数据分析算法对铁路路基形变趋势进行预测可以实现早期预警,对提高铁路路基形变隐患应急响应能力具有重要意义。针对铁路路基形变监测数据存在的长期趋势特征,提出基于FILSTM模型的铁路路基形变监测数据预测方法,该方法能够同时描述形变监测数据中的长程相关特性和短程相关特性,并能有效捕获其长期趋势与记忆特征。将FILSTM过程转换为nabla导数过程和LSTM过程进行趋势预测并给出其对应的置信区间,通过对某重载铁路某区段路基形变监测数据进行建模分析,利用不同参数设置预测未来7 d的形变趋势并与真实形变数据进行对比,通过均方根误差,预测平均绝对误差、决定系数,并对误差指标进行对比,结果表明所提出的FILSTM模型相较于传统LSTM模型预测精度更高,能够准确预测路基形变趋势变化,为铁路基础设施运维等相关部门提供辅助技术支撑。
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关键词
铁路路基
filstm
模型
长程相关性
短程相关性
形变分析
置信区间
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题名
基于FILSTM模型的铁路路基形变趋势预测方法研究
1
作者
徐晓磊
刘亿
秦正杨
杨峰雁
马子彧
王遥遥
机构
中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所
国家铁路智能运输系统工程技术研究中心北斗时空技术实验室
京沈铁路客运专线辽宁有限责任公司质量管理部
出处
《中国铁路》
北大核心
2025年第7期90-99,共10页
基金
国家自然科学基金(52172311)
中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划项目(P2024X001)。
文摘
通过利用数据分析算法对铁路路基形变趋势进行预测可以实现早期预警,对提高铁路路基形变隐患应急响应能力具有重要意义。针对铁路路基形变监测数据存在的长期趋势特征,提出基于FILSTM模型的铁路路基形变监测数据预测方法,该方法能够同时描述形变监测数据中的长程相关特性和短程相关特性,并能有效捕获其长期趋势与记忆特征。将FILSTM过程转换为nabla导数过程和LSTM过程进行趋势预测并给出其对应的置信区间,通过对某重载铁路某区段路基形变监测数据进行建模分析,利用不同参数设置预测未来7 d的形变趋势并与真实形变数据进行对比,通过均方根误差,预测平均绝对误差、决定系数,并对误差指标进行对比,结果表明所提出的FILSTM模型相较于传统LSTM模型预测精度更高,能够准确预测路基形变趋势变化,为铁路基础设施运维等相关部门提供辅助技术支撑。
关键词
铁路路基
filstm
模型
长程相关性
短程相关性
形变分析
置信区间
Keywords
railway subgrade
filstm model
long-range correlation
short-range correlation
deformation analysis
confidence interval
分类号
U216.3 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于FILSTM模型的铁路路基形变趋势预测方法研究
徐晓磊
刘亿
秦正杨
杨峰雁
马子彧
王遥遥
《中国铁路》
北大核心
2025
0
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