【摘 要】
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为了更准确地预测轨道状态劣化趋势,建立了一种新的轨道状态短期预测集成学习模型。建模时以200 m轨道单元为研究对象,根据轨道交通线路特点考虑多种影响轨道状态劣化程度的
【机 构】
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北京交通大学交通运输学院,中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(71801010)。
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为了更准确地预测轨道状态劣化趋势,建立了一种新的轨道状态短期预测集成学习模型。建模时以200 m轨道单元为研究对象,根据轨道交通线路特点考虑多种影响轨道状态劣化程度的异质性因素来确定模型变量。首先分别利用Gamma过程、二项logistic回归和支持向量机三种方法构建TQI预测模型,然后利用Stacking集成学习技术将三个单一模型进行组合,形成新的TQI预测集成模型。采用北京地铁1号线16次TQI检测数据对模型进行了训练和测试,并对比不同模型的分类正确率和AUC值。结果表明,Stacking集成模型有效
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