【摘 要】
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动车轮对安全尺寸预测为动车安全性评估提供了依据。由于轮对尺寸变化受到运行环境等因素影响的复杂性,提出了一种适用于动车轮对尺寸数据的粒子群优化多核极限学习机(PSO–M
【基金项目】
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国家自然科学基金(61471304),西南交通大学横向项目(2018H1100)
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动车轮对安全尺寸预测为动车安全性评估提供了依据。由于轮对尺寸变化受到运行环境等因素影响的复杂性,提出了一种适用于动车轮对尺寸数据的粒子群优化多核极限学习机(PSO–MK–ELM)预测模型。将多项式核函数和径向基核函数加权构成的多核函数(MK)引入极限学习机中,并采用粒子群优化算法对模型的4个关键参数进行寻优。针对CRH2车型的动车车轮直径数据,通过对比不同算法的预测结果,验证该方法的合理性和准确性。预测结果表明,在动车轮对尺寸数据的预测上,PSO–MK–ELM预测模型能够获取比BP模型、ELM模型和3种常
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