【摘 要】
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为准确描述各种条件下轨道不平顺复杂劣化过程,本文基于最小描述长度准则,建立一套动态检测数据驱动的轨道不平顺劣化自适应分段建模方法(Minimum-DescriptionLength-Based R
【机 构】
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北京交通大学交通运输学院,中国铁路南昌局集团有限公司
【基金项目】
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中国国家铁路集团有限公司系统性重大项目-京张高铁智能运维技术研究(P2018G051)
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为准确描述各种条件下轨道不平顺复杂劣化过程,本文基于最小描述长度准则,建立一套动态检测数据驱动的轨道不平顺劣化自适应分段建模方法(Minimum-DescriptionLength-Based Rail Track Deterioration Adaptive Segmentation Framework, MDL-RTDAS),将维修作业导致轨道状态劣化过程突变的识别问题转化为模型选择问题,并设计求解算法.根据昌福高速铁路下行方向K21+184~K220+308路段近5年的历史动态检测数据,验证MDLR
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