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基于ARIMA與IGWO-SVM優(yōu)化模型的高鐵沉降變形預(yù)測研究與應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2021-07-28 21:06
  高速鐵路近些年來已經(jīng)成為我國主要的運(yùn)輸方式,飛速時(shí)代下的高速鐵路要保障列車運(yùn)行的安全性、平穩(wěn)性和舒適度,實(shí)質(zhì)是對(duì)線下工程工后沉降的一種嚴(yán)苛考驗(yàn)。路基作為鐵路工程的重要構(gòu)成部分,對(duì)其進(jìn)行沉降預(yù)測成為控制鐵路安全的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。目前在鐵路工程中應(yīng)用較為廣泛的沉降預(yù)測方法有Asaoka法、三點(diǎn)法和雙曲線法等,而高速鐵路采用的無砟軌道所具備的“高平順”性導(dǎo)致了路基變形數(shù)據(jù)呈現(xiàn)非線性特征和“小量級(jí)、大波動(dòng)”的敏感性,高鐵變形預(yù)測已演變成一個(gè)非線性的復(fù)雜動(dòng)態(tài)系統(tǒng),利用單個(gè)傳統(tǒng)的預(yù)測方法很難有效地分析沉降系統(tǒng)的變動(dòng)趨勢。針對(duì)這一問題,本文從常用的、針對(duì)高速鐵路沉降曲線特征的預(yù)測模型出發(fā),為了對(duì)變形領(lǐng)域內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行更全面的分析,引入數(shù)據(jù)預(yù)處理與殘差修正組合模型的概念,探究了基于小波分析與時(shí)間序列分析的相空間重構(gòu)IGWO-SVM變形預(yù)測組合模型在高速鐵路變形數(shù)據(jù)上的適用性。本文結(jié)合高鐵路基沉降數(shù)據(jù)的非線性波動(dòng)機(jī)理特點(diǎn),總結(jié)了現(xiàn)今常用的變形預(yù)測方法及研究進(jìn)展,闡述了相空間重構(gòu)技術(shù)、小波分析、時(shí)間序列分析和支持向量機(jī)理論基礎(chǔ)以及各模型的參數(shù)選取依據(jù)。其次針對(duì)含噪隨機(jī)序列應(yīng)用一維離散小波進(jìn)行消噪處理;利用能根據(jù)被... 

【文章來源】:桂林理工大學(xué)廣西壯族自治區(qū)

【文章頁數(shù)】:88 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于ARIMA與IGWO-SVM優(yōu)化模型的高鐵沉降變形預(yù)測研究與應(yīng)用


灰狼種群等級(jí)制度示意圖

示意圖,向量,二維空間,示意圖


圖 3.2 二維空間向量示意圖CXXDCXXDCX .;.;.123 1 2 2 3 A . D ; X X A . D ; X X A

列相關(guān),單位根檢驗(yàn),去噪,小波降噪


去噪后序列相關(guān)性的分析與單位根檢驗(yàn)

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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博士論文
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[3]混沌時(shí)間序列分析及在鐵路貨運(yùn)量預(yù)測中的應(yīng)用研究[D]. 吳華穩(wěn).中國鐵道科學(xué)研究院 2014
[4]基于支持向量機(jī)的金融時(shí)間序列分析預(yù)測算法研究[D]. 鮑漪瀾.大連海事大學(xué) 2013
[5]基于小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滾動(dòng)軸承故障診斷方法的研究[D]. 楊柳松.東北林業(yè)大學(xué) 2013
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[7]基于小波理論的變形分析模型研究[D]. 文鴻雁.武漢大學(xué) 2004

碩士論文
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[2]基于非線性動(dòng)力系統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測技術(shù)研究[D]. 郭俊.天津理工大學(xué) 2017
[3]小水電群生態(tài)智能調(diào)度算法研究與系統(tǒng)開發(fā)[D]. 任沁.浙江工業(yè)大學(xué) 2016
[4]小波分析和組合模型在沉降預(yù)計(jì)中的應(yīng)用研究[D]. 高山.安徽理工大學(xué) 2016
[5]基于EMD的相空間重構(gòu)極限學(xué)習(xí)機(jī)的短期氣象要素預(yù)測方法及其應(yīng)用研究[D]. 張珊珊.南昌大學(xué) 2016
[6]基于ARIMA模型和ARIMAX模型的山東省GDP的預(yù)測與分析[D]. 陳聰聰.山東大學(xué) 2016
[7]基于支持向量機(jī)的組合預(yù)測模型及其應(yīng)用研究[D]. 孟玲玲.河南理工大學(xué) 2015
[8]相空間重構(gòu)和支持向量機(jī)結(jié)合的短期電力負(fù)荷預(yù)測研究[D]. 李昕.中北大學(xué) 2015
[9]支持向量機(jī)模型優(yōu)化方法及其在旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能診斷中的應(yīng)用[D]. 雷絲雨.電子科技大學(xué) 2015
[10]基于小波包分解和布谷鳥算法的最小二乘支持向量機(jī)風(fēng)速預(yù)測模型的研究與應(yīng)用[D]. 魏翔.蘭州大學(xué) 2015



本文編號(hào):3308645

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