针对地铁车轮磨耗数据时间跨度较长引起的长期依赖问题,为了进一步提升预测精度,提出一种将麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化双向长短期记忆网络(bidirectional long short term memory,Bi LSTM)的改进BiLSTM(SSA-BiLSTM...针对地铁车轮磨耗数据时间跨度较长引起的长期依赖问题,为了进一步提升预测精度,提出一种将麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化双向长短期记忆网络(bidirectional long short term memory,Bi LSTM)的改进BiLSTM(SSA-BiLSTM)网络模型,用于地铁车轮磨耗预测。首先,利用麻雀搜索算法对双向长短期记忆网络算法的神经元个数、迭代次数、输入批量和学习率等超参数在给定范围内进行寻优,得到参数最优值;然后,以参数最优值来构建改进BiLSTM网络模型,对车轮磨耗进行预测分析;最后,以车轮踏面磨耗和轮缘磨耗作为研究对象,将某地铁1车厢1号车轮的现场实测历史磨耗数据作为输入,对该模型进行训练及验证分析,并与多层感知机(multilayer perceptron,MLP)、LSTM、BiLSTM以及SSA-LSTM模型的预测结果进行对比。研究结果表明:SSA-Bi-LSTM模型的车轮磨耗预测精度更高,与LSTM、BiLSTM以及SSA-LSTM网络模型相比,踏面磨耗的平均绝对百分误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别降低了13.28%、10.32%、1.47%,轮缘磨耗分别降低了9.5%、0.46%、0.02%;分别对同一地铁2号、4号车厢的1号位置车轮磨耗进行预测,并与磨耗实测数据进行对比,踏面磨耗的平均绝对百分比误差分别为1.34%、1.42%,轮缘磨耗的平均绝对百分比误差分别为0.18%、0.19%,验证了本文所提模型具有良好的泛化性,为地铁轮对智能化管理提供理论支持,延长车轮使用寿命。展开更多
文摘针对地铁车轮磨耗数据时间跨度较长引起的长期依赖问题,为了进一步提升预测精度,提出一种将麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化双向长短期记忆网络(bidirectional long short term memory,Bi LSTM)的改进BiLSTM(SSA-BiLSTM)网络模型,用于地铁车轮磨耗预测。首先,利用麻雀搜索算法对双向长短期记忆网络算法的神经元个数、迭代次数、输入批量和学习率等超参数在给定范围内进行寻优,得到参数最优值;然后,以参数最优值来构建改进BiLSTM网络模型,对车轮磨耗进行预测分析;最后,以车轮踏面磨耗和轮缘磨耗作为研究对象,将某地铁1车厢1号车轮的现场实测历史磨耗数据作为输入,对该模型进行训练及验证分析,并与多层感知机(multilayer perceptron,MLP)、LSTM、BiLSTM以及SSA-LSTM模型的预测结果进行对比。研究结果表明:SSA-Bi-LSTM模型的车轮磨耗预测精度更高,与LSTM、BiLSTM以及SSA-LSTM网络模型相比,踏面磨耗的平均绝对百分误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别降低了13.28%、10.32%、1.47%,轮缘磨耗分别降低了9.5%、0.46%、0.02%;分别对同一地铁2号、4号车厢的1号位置车轮磨耗进行预测,并与磨耗实测数据进行对比,踏面磨耗的平均绝对百分比误差分别为1.34%、1.42%,轮缘磨耗的平均绝对百分比误差分别为0.18%、0.19%,验证了本文所提模型具有良好的泛化性,为地铁轮对智能化管理提供理论支持,延长车轮使用寿命。
