铁路轨道几何不平顺趋势预测的关键算法研究

摘要

安全和效率是铁路运输中永恒的两个主题，但是随着我国铁路客运高速化和货运重载化的发展，轨道质量状态恶化的速度越来越快，这严重威胁到生命财产安全。利用综合轨道检测车的历史轨道不平顺数据进行科学合理的分析预测，并在挖掘时间序列数据变化规律的基础上对养护线路维修计划的编排进行辅助决策，这已经成为当前在保证列车行车安全的前提下提高维修效率和减少经济开支的重要手段。
　　论文首先针对轨道检测原始数据中存在异常点和里程不对应的问题，利用绝对均值修正法和拉依达准则分别对原始数据进行处理去除了异常点，利用计算两次检查数据的差值之和的方法来判断里程漂移的偏移量，实验结果表明，预处理的方法能很好的减少因为各种原因对检测数据造成的误差。其次，分别对灰色预测模型和神经网络预测模型进改进研究和分析，利用了神经网络对数据拟合效果较好和灰色预测模型对长期预测准确性高的特点建立了一种基于数据选择向量的预测方法，实验结果表明，建立的新模型具有很高的预测精度。最后，将预测模型应用在年度轨道状态最优综合维修计划的编排中，以养护维修时间和维修地点为决策变量，以年度轨道不平顺的平均值最小化为目标函数，在考虑了多个约束函数的情况下，建立了一个利用遗传算法求解最优解的辅助决策模型，实验结果表明模型能够快速的编排出线路的年度维修计划。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景和意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 轨道状态趋势预测的研究

1．2．2 轨道养护维修计划辅助决策技术的研究现状

1．3 论文的组织结构

1．3．1 论文的主要研究内容

1．3．2 论文的技术路线

1．3．3 论文的各章节内容安排

第2章 轨道几何不平顺数据分析

2．1 轨道检测车检测技术概述

2．2 轨道几何不平顺的每一项参数概述

2．2．1 轨道不平顺的分类

2．2．2 轨道质量的评价研究

2．3 轨道检测车实测数据的预处理技术研究

2．3．1 异常点的处理

2．3．2 里程校验

2．4 本章小结

第3章 TQI值趋势预测模型研究

3．1 灰色系统理论与BP神经网络应用研究

3．1．1 灰色系统理论应用分析

3．1．2 BP神经网络预测原理分析

3．2 GM(1，1)非等时距模型的建立

3．2．1 TQI序列的数据变换

3．2．2 1-AGO序列生成

3．2．3 初值优化

3．2．4 微分方程的建立

3．2．5 背景值优化

3．2．6 求解时间响应序列

3．3 BP神经网络预测模型的建立

3．3．1 预测模型类型的确定

3．3．2 数据序列的处理

3．3．3 确定BP网络结构和参数

3．3．4 基于新陈代谢思想的预测

3．4 数据选择预测模型的建立

3．5 实验结果分析

3．5．1 GM(1，1)模型和神经网络预测数据

3．5．2 数据选择预测模型数据

3．5．3 数据选择预测模型与非等时距灰色预测模型的比较

3．6 本章小结

第4章 基于遗传算法的辅助决策模型研究

4．1 遗传算法的基本原理

4．1．1 遗传算法的产生

4．1．2 遗传算法的基本操作

4．1．3 遗传算法的基本流程

4．2 辅助决策模型设计

4．2．1 模型参数定义

4．2．2 染色体的编码与解码

4．2．3 目标函数和适应函数的建立

4．2．4 约束条件的对应

4．2．5 遗传算子的确定

4．3 模型改进研究

4．3．1 遗传算法运行参数的优化

4．3．2 适应值函数的优化

4．3．3 选择算子的优化

4．3．4 混合遗传算法

4．4 实验结果分析

4．4．1 一个养护机械对少量单元区段进行作业

4．4．2 一个养护机械对大量养护区间进行作业

4．4．3 多个养护机械对大量养护区间进行作业

4．4．4 模型比较

4．5 本章小结

第5章 总结与展望

5．1 研究工作总结

5．2 未来工作展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文