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一种高速铁路沿线风速特征提取智能预测方法

摘要

本发明公开了一种高速铁路沿线风速特征提取智能预测方法,该方法利用风速不同特征进行K‑means聚类,并选择最优聚类数K,将风速模型样本分为K类,然后针对K个聚类类别分别建立100个风速预测特征预选模型,利用数学分析和相关性分析方法筛选风速预测特征预选模型并建立K个风速预测特征模型组和K个风速预测归一模型,最后分析预测的风速向量与风速时间序列数据集之间的相关性并还原真实风速,该方法具有预测高精度、特征智能提取、适应性强、鲁棒性高的特点,适合应用于大风环境下的高速铁路沿线安全等领域。

著录项

  • 公开/公告号CN109615027B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-12-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中南大学;

    申请/专利号CN201811643482.7

  • 申请日2018-12-29

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06Q10/04(20120101);G06Q50/30(20120101);

  • 代理机构43114 长沙市融智专利事务所(普通合伙);

  • 代理人龚燕妮

  • 地址 410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号

  • 入库时间 2022-08-23 11:24:47

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