【摘 要】
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研究目的:为了解决轨道不平顺反演过程中存在的完全随机独立性问题,本文基于长短记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络,以轨检车实测轨检数据为基础,构建轨道高低不平
【机 构】
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中国铁道科学研究院集团有限公司,北京交通大学
【基金项目】
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中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划(P2018G051-2)。
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研究目的:为了解决轨道不平顺反演过程中存在的完全随机独立性问题,本文基于长短记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络,以轨检车实测轨检数据为基础,构建轨道高低不平顺与轨向不平顺间的关系。通过IFFT方法获取高低不平顺,将高低不平顺数据输入至建立的模型中,获取与高低不平顺存在内在联系的轨向不平顺数据,使用幅值统计特性、空间频域特性及平稳随机特性检验,验证数据的可用性。研究结论:(1)本文基于构建的LSTM循环神经网络模型,通过大量轨检实测数据,以数据为导向,建立了现场实际不平
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