基于灰色区间预测模型的轨道不平顺状态预测

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Prediction for track irregularity based on gray interval prediction model

State Key Lab of Rail Traffic Control & Safety, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China

摘要: 轨道不平顺状态是影响行车安全的关键因素。轨道质量指数（TQI）是反映轨道几何状态变化的重要数据,是一个随时间变化的时间序列,具有随机性。为了更好地研究轨道状态的变化趋势,利用灰色区间预测模型,对单元区段范围内随时间变化的TQI进行建模,并与传统的非等间距GM（1,1）预测模型相比较。为了说明预测模型的有效性,采用京九线K467.8~K468单元区段实际数据进行验证,结果表明灰色区间模型的预测精度更高,对铁路轨道养护维修工作起到指导作用。
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Abstract: Track irregularity status was a key factor affecting driving safety. Track Quality Index(TQI) could reflect the change of track geometry state. It was a time series changed with time and was with random characteristic. In order to study the change trend of track status better, the gray interval prediction model was developed to model over TQI which was changed with the range of the unit section of track, and compared with conventional non- equidistant GM(1,1) model. Effectiveness of the prediction model was validated by the actual data of Jingjiu Line K467.8~K468 unit section, The results showed that the gray zone model was with higher prediction accuracy.
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- gray interval model /
- track quality index(TQI) /
- prediction

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