【摘 要】
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较高的轨道平顺性是保障地铁列车安全舒适运行的基础,准确掌握地铁轨道的劣化规律对保障轨道质量具有重要意义。根据地铁线路特点,选择影响地铁轨道质量劣化的7类异质性因素,
【机 构】
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北京交通大学交通运输学院,北京市交通委员会,北京市基础设施投资有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(51578057),国家自然科学基金-青年科学基金(71801010)
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较高的轨道平顺性是保障地铁列车安全舒适运行的基础,准确掌握地铁轨道的劣化规律对保障轨道质量具有重要意义。根据地铁线路特点,选择影响地铁轨道质量劣化的7类异质性因素,给出赋值模型,并基于机器学习方法建立轨道质量指数(track quality index,TQI)短时预测前馈神经网络模型。为了验证模型,采集了北京地铁1号线的线路设备数据及2016年8月15日至2019年2月18日间的17次TQI检测数据,形成训练数据集和测试数据集,并采取深度学习技术,利用训练数据集对该模型进行训练。基于测试数据集的模型预测
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