【摘 要】
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利用支持向量机的预测方法建立轨道质量指数预测模型,采用京九线下行100个轨道单元区段的实际轨检车检测数据对模型进行验证,并将预测结果与递推合成BP网络方法进行对比。研
【机 构】
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北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51578057）, 轨道交通控制与安全国家重点实验室（北京交通大学）自主研究课题资助项目（RCS2016ZT007）
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利用支持向量机的预测方法建立轨道质量指数预测模型,采用京九线下行100个轨道单元区段的实际轨检车检测数据对模型进行验证,并将预测结果与递推合成BP网络方法进行对比。研究结果表明：该方法建立的模型所得TQI预测值的平均相对误差为0.85%,预测精度与递推合成BP网络方法相比有所提高,说明将支持向量机技术引入到轨道不平顺预测中能够取得良好的预测效果,可以有效地反映轨道质量指数的发展趋势,对轨道不平顺预测研究具有一定的参考价值。
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