基于改进GM(1,1)和SVM的轨道电路故障最优组合预测模型研究

• 作者: 黄斌
• 来源期刊: 铁道科学与工程学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 轨道电路 改进GM(1,1)模型 支持向量机 故障预测
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 机车车辆与设备
• 页码范围: 2852-2858
• 页数: 7页
• 分类号: U283.2
• 字数: 3966字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19713/j.cnki.43-1423/u.2019.11.026

摘要

针对传统电务部门对ZPW-2000A型轨道电路维护中所沿用的“故障修”及“定时修”在保证行车安全、提高运营效率及经济性等方面的不足,采用改进GM(1,1)和支持向量机(SVM)模型进行最优化权重组合,对轨道电路进行故障预测.首先,对GM(1,1)模型进行滑动平均法改进,将已知轨道电路的状态序列分别送入改进GM(1,1)和SVM模型进行序列预测.其次,分别对2种预测算法进行最优组合.最后,以2个案例进行模型的测试,验证了组合模型方法的可行性与有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄斌		23	21	1.0	4.0