為研究風(fēng)雨氣象下高速鐵路行車安全預(yù)警方法,提出了考慮風(fēng)雨指標(biāo)影響的實(shí)時(shí)預(yù)警評(píng)價(jià)方法。運(yùn)用模糊集理論和粗糙集理論的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)機(jī)理,建立了一種基于模糊粗糙集理論的預(yù)警評(píng)價(jià)方法。算法流程依次包括模糊C均值聚類（FCM）、隸屬函數(shù)擬合、屬性約簡(jiǎn)、規(guī)則提取及去模糊化運(yùn)算等。對(duì)于給定的連續(xù)樣本數(shù)據(jù),首先通過(guò)FCM聚類得到各指標(biāo)的隸屬度分布函數(shù),其中不同指標(biāo)的聚類數(shù)根據(jù)相應(yīng)的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)確定,同時(shí)需將數(shù)值型數(shù)值轉(zhuǎn)化為字符型數(shù)據(jù),以便于粗糙集理論的輸入。其次根據(jù)聚類結(jié)果構(gòu)建粗糙集決策表,通過(guò)屬性約簡(jiǎn)篩選獨(dú)立的指標(biāo),并且提取當(dāng)前指標(biāo)體系下的相關(guān)決策規(guī)則。最后,對(duì)于各指標(biāo)的實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù),結(jié)合聚類結(jié)果激活相應(yīng)的規(guī)則,并采用max-min質(zhì)心法進(jìn)行去模糊化運(yùn)算得到?jīng)Q策指標(biāo)的清晰值。案例分析部分以風(fēng)雨條件下高速鐵路沿線的氣象監(jiān)測(cè)和列車監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)為基礎(chǔ),采用Matlab、Rosetta等輔助工具闡述預(yù)警算法的應(yīng)用與計(jì)算過(guò)程,最終輸出給定不同氣象指標(biāo)數(shù)值下的預(yù)警級(jí)別。研究結(jié)果驗(yàn)證了運(yùn)用模糊粗糙集理論預(yù)警方法預(yù)測(cè)行車安全等級(jí)的可行性,準(zhǔn)確率高達(dá)84%,并且氣象條件越惡劣預(yù)警準(zhǔn)確率越高。 

【文章來(lái)源】：安全與環(huán)境學(xué)報(bào). 2020,20(05)北大核心CSCD

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【部分圖文】：

優(yōu)化后的風(fēng)雨氣象預(yù)警指標(biāo)結(jié)構(gòu)

嶺形隸屬度函數(shù)的構(gòu)造相比較梯形分布更為復(fù)雜，但擬合效果更為精準(zhǔn)，可以在一定程度上降低判定誤差，嶺形隸屬度函數(shù)曲線見(jiàn)圖3，其表達(dá)式為圖3 嶺形隸屬度函數(shù)曲線

嶺形隸屬度函數(shù)曲線

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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