钢轨磨耗数据分析与预测分析

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1、钢轨磨耗数据分析与预测研究3．3．1基于单类支持向量机的磨耗数据分析模型建立⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯183．3．2基于单类支持向量机的磨耗数据分析过程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯193．4基于单类支持向量机的磨耗数据分析仿真⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯213．5小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯224基于RBF模糊神经网络的钢轨磨耗预测研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯234．1RBF模糊神经网络概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯234．1．1模糊神经网络理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

2、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯234．1．2RBF模糊神经网络描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯244．2基于RBF模糊神经网络的钢轨磨耗预测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．254．2．1基于RBF模糊神经网络的钢轨磨耗预测建模⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．254．2．2钢轨磨耗预测的RBF模糊神经网络的学习算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．274．2．3基于RBF模糊神经网络的钢轨磨耗预测流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．284．3基于RBF模糊神经网络的钢轨磨耗预测仿真与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．284．4小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

3、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯315基于小波分析和PSO．LSSVM组合算法的钢轨磨耗预测研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．325．1小波分析和PSO．LSSVM组合算法概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯325．1．1粒子群优化最／b--乘支持向量机⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯325．1．2小波分析理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯345．2基于小波分析和PSO．LSSVM组合算法的钢轨磨耗预测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯355．2．1预测模型建立⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯355．2．2小

4、波分解过程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯365．2．3粒子群优化最小二乘支持向量机过程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯375．2．4小波重构过程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯385．2．5基于组合算法的钢轨磨耗预测流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯395．3基于组合算法的仿真与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯405．4预测方法仿真结果对比分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯445．5小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯45结{沦⋯⋯⋯⋯⋯⋯

5、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．46致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．47参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一48攻读学位期间的研究成果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一50兰州交通大学硕士学位论文1绪论1．1论文的选题背景和研究意义1．1．1论文的研究背景铁路运输在我国交通系统中起主导作用。近年来，我国铁路充分发挥着自身的优势，在运营模式和行车速度等方面进

6、行了重大改进。2008年国家发改委实施《中长期铁路网调整规划》，计划在2020年前要建立一线及二线城市之间的高速客运专线；在经济发一达和人口稠密区建立城际高速客运专线；大规模改造既有铁路，提高既有线的运输能力和运输质量。随着高铁线路的不断开通，京哈线、京沪线、京广线运营，高速铁路发展和建设已经进入黄金时代，线路客运量达到新的高峰。2012年9月国家发改委批复了总投资规模超过8000亿的轨道交通建设规划，规划涉及太原、兰州、广州等共19个城市。钢轨是铁路运输的重要基础，钢轨的完好是列车安全、舒适运行

7、的基础条件。近年来随着铁路运输业的大力发展，客货运量大幅度增加，要求钢轨应具有高耐磨、耐疲劳等特性[11。快速发展的高速铁路要求钢轨满足高纯净、高平直、高精度、长定尺四个技术要求【21。钢轨磨耗问题一直受到工务检测部门的重视，但磨耗随着车速增加和运量增大而日益严重，主要体现在车轮镟修周期缩短，加大了车辆的维修量和运营成本，磨耗问题也严重影响了车辆运行的平稳性和安全性。重载货车和城市轨道交通运营列车的车轮磨耗问题也非常严重。我国高速铁路通车运营后，也出现过车轮磨耗而导致舒适性显著降低的问题。钢轨磨耗

8、问题在我国铁路中普遍存在，全面地研究和减少轮轨磨耗已经追在眉睫[314】。钢轨在自然条件和铁路运营的共同作用下，不可避免地产生钢轨锈蚀、磨耗、损伤等问题。一般情况下，铁路的运营作用较之自然条件引起的钢轨磨耗更加严重和频繁。严重的钢轨磨耗减少了钢轨的强度，加剧了钢轨的损伤程度，缩短了钢轨的使用寿命，不仅在经济上造成了大量的资金消耗，而且为铁路运输造成了极大地安全隐剧51。1．1．2论文的研究意义我国在钢轨磨耗领域起步较晚，虽然工务检测部门现在广泛使用的五型轨道检查车能够掌握轨道质量状