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基于组合预测模型的轨道不平顺预测研究的中期报告
一、研究背景和意义
随着铁路交通的发展，铁路运输已成为城市间、城乡间重要的交通方式之一。然而，长期以来，铁路路面不平顺一直是影响列车运行安全和舒适性的重要因素之一。因此，预测轨道不平顺并采取相应的维护和修复措施，对于确保列车运行安全和乘车舒适性以及延长轨道使用寿命具有重要意义。
当前，轨道不平顺的预测研究主要集中在基于经验公式和力学模型的方法上。然而，这些方法往往需要大量的试验数据和手动输入的参数，计算复杂度高且耗时长，同时在实际应用中预测精度有限。
因此，开发基于组合预测模型的轨道不平顺预测方法，通过融合多个预测模型的优势，能够提高预测精度，以更好地指导铁路轨道的维护和管理工作。
二、研究内容和方法
本研究旨在开发基于组合预测模型的轨道不平顺预测方法，并通过实验验证其预测精度和效果。
具体研究内容如下：
1.构建基于组合预测模型的轨道不平顺预测框架。
首先，根据轨道不平顺的物理机理，选取适当的预测因子，并建立多个预测模型，如支持向量机、人工神经网络、回归模型等。然后，通过组合多个预测模型的预测结果，利用加权平均、神经网络、决策树和集成学习等方法，建立组合预测模型。
2.收集轨道不平顺的试验数据。
收集不同区域铁路路段的轨道不平顺试验数据，包括水平不平顺、垂向不平顺等指标，以建立轨道不平顺预测模型。
3.实验验证和分析。
采用不同的指标，比较组合预测模型和单一预测模型的预测精度和效果，如平均绝对误差、均方误差等指标。同时，通过灵敏度分析和误差来源分析，分析组合预测模型的优势、不足和改进方向。
三、预期成果和意义
1.开发基于组合预测模型的轨道不平顺预测方法，提高预测精度和效果，为铁路路面的维护和修复提供参考和指导。
2.深入研究轨道不平顺的物理机理和相关预测模型，积累了完善的理论和实用经验。
3.拓展和应用组合预测模型的方法，提高预测模型的灵活性和适用性。
四、研究进展
目前，本研究已经完成了轨道不平顺的指标筛选和试验数据的收集。正在开展预测模型的建立和优化工作，同时开展实验验证和结果分析的工作。预计年底前完成全部研究任务。