【摘 要】
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针对无砟轨道板内部温度如过高会给无砟轨道结构带来极大危害的问题,提出一种基于PCA-PSO-SVM的无砟轨道温度智能预测与预警模型.在分析SVM基本原理的基础上,首先通过PCA对影
【机 构】
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针对无砟轨道板内部温度如过高会给无砟轨道结构带来极大危害的问题,提出一种基于PCA-PSO-SVM的无砟轨道温度智能预测与预警模型.在分析SVM基本原理的基础上,首先通过PCA对影响无砟轨道温度梯度分布的主元影响因子进行筛选,从而将气温、风速和太阳辐射作为输入参数;通过PSO对SVM的C和γ参数进行优化,从而得到最佳预测模型;最后用MATLAB 2014b作为仿真软件,筛选888组无砟轨道温度梯度数据,以其中的666组作为模型训练样本,222组作为测试样本,对无砟轨道的温度梯度进行分析,最终得到PCA-PSO-SVM预测方法,得到的温度梯度值最为接近实际测量结果,说明本模型的优势.
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