摘要
根据冻胀区高速铁路轨面不平顺的发展特征,应用灰色系统理论,建立以冻胀区高速铁路轨面不平顺检测数据为时间序列的非等时距GM(1,1)幂模型,优化模型的初始值和背景值以提高预测精度;利用粒子群智能算法求解幂指数,并采用谐波变换生成的周期性函数与正弦函数相结合的方法对残差进行组合修正,以更好地拟合不平顺发展中的随机性成分。在此基础上,应用所建立的模型对某冻胀区高速铁路轨面不平顺在路基冻胀发育过程中的发展进行拟合预测。研究结果表明:所建立的模型能够较好地反应冻胀区高速铁路轨面不平顺在路基冻胀发生期间随时间的随机变化过程,模型能够利用40 d左右的不平顺数据较为准确的预测未来1020 d不平顺变化情况,拟合值的平均相对误差为约5.64%,预测值的平均相对误差为约6.47%。研究结果可为冻胀区高速铁路轨面不平顺的养护维修提供参考。
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单位西南交通大学; 牵引动力国家重点实验室