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基于随机振荡序列灰色模型的轨道不平顺的超高预测方法

摘要

本发明公开了一种基于随机振荡序列灰色模型的轨道不平顺的超高预测方法,该方法包括以下步骤:数据预处理步骤:对检测的左右轨面高度偏差进行均值处理得到等间距平均高度偏差序列;初步预测步骤:基于灰色模型进行随机振荡序列灰色预测,得到初步预测高度偏差;预测修正步骤:基于高度残差平均值对初步预测高度残差进行修正得到修正高度残差,进行归一化处理;优化Elman神经网络步骤:通过蚁狮算法对Elman神经网络的初始权值和阈值优化,进而获得优化Elman神经网络;超高预测步骤:基于优化Elman神经网络得到轨道预测修正高度残差。本发明通过结合随机振荡序列灰色模型与Elman神经网络,克服了对随机振荡序列预测结果不理想的缺陷,使得对超高预测结果更加精确。

著录项

  • 公开/公告号CN113326975A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-08-31

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 暨南大学;

    申请/专利号CN202110493436.9

  • 申请日2021-05-07

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06Q10/06(20120101);G06Q50/30(20120101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构44245 广州市华学知识产权代理有限公司;

  • 代理人郑秋松

  • 地址 510632 广东省广州市天河区黄埔大道西601号

  • 入库时间 2023-06-19 12:24:27

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-07-22

    授权

    发明专利权授予

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