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一种基于LMD-PSO-SVR的涉铁变形监测信号粗差探测与修复方法
一种基于LMD-PSO-SVR的涉铁变形监测信号粗差探测与修复方法
摘要：随着涉铁变形监测技术的快速发展，对涉铁结构变形进行实时监测已成为保障铁路运行安全和设施健康的关键环节。然而，涉铁变形监测信号受到多种干扰因素的影响，如传感器噪声，天气和环境条件的变化等，使得监测信号中存在粗差异常值。本文提出了一种基于局部平均分解（LMD），粒子群优化算法（PSO）和支持向量回归（SVR）的涉铁变形监测信号粗差探测与修复方法，以提高信号准确性和稳定性。
关键词：涉铁变形监测；局部平均分解；粒子群优化算法；支持向量回归；粗差探测与修复
1.引言
涉铁变形监测技术通过监测铁路线路和结构的变形情况，可以实时掌握铁路设施的安全性和稳定性。然而，由于涉铁结构的复杂性和监测环境的多变性，监测信号常常受到噪声和干扰的影响，从而导致信号异常和粗差现象的出现。因此，对涉铁变形监测信号的粗差探测和修复成为保障监测结果准确性和可靠性的重要环节。
2.相关工作
2.1局部平均分解
局部平均分解（LMD）是一种信号处理方法，可以对非平稳和非线性信号进行分解和分析。其主要思想是将信号分解为一组局部频率成分，然后对每个成分进行平滑和重构。通过对信号频率与振幅的分析，可以更好地理解变形信号的特征。
2.2支持向量回归
支持向量回归（SVR）是一种基于统计机器学习的预测模型，可以用于信号的建模和拟合。通过寻找一个最优超平面，将输入空间映射到高维特征空间，SVR可以通过调整超平面的参数来对信号进行预测和修复。
2.3粒子群优化算法
粒子群优化算法（PSO）是一种常用的优化算法，模拟鸟群寻找食物的行为，通过不断迭代优化粒子的位置和速度，寻找最优解。PSO算法具有收敛速度快、收敛精度高的特点，可以有效解决信号处理中的优化问题。
3.方法介绍
本文提出了一种基于LMD-PSO-SVR的涉铁变形监测信号粗差探测与修复方法。首先，利用LMD对涉铁监测信号进行分解，得到一组局部频率成分。然后，使用PSO算法对每个成分进行粗差探测，通过迭代优化粒子的位置和速度，得到每个成分的异常值。最后，利用SVR模型对异常值进行修复，通过调整超平面的参数，实现对信号的预测和修复。
4.实验与结果
本文使用实际涉铁变形监测信号进行实验，并与其他方法进行比较。实验结果表明，本文提出的方法相比其他方法具有更好的探测精度和修复效果，可以有效提高涉铁变形监测信号的准确性和稳定性。
5.结论
本文提出了一种基于LMD-PSO-SVR的涉铁变形监测信号粗差探测与修复方法。通过利用局部平均分解对信号进行分解和分析，粒子群优化算法进行粗差探测，支持向量回归进行信号修复，实现了对涉铁变形监测信号的粗差探测和修复。实验结果表明，该方法具有较高的精度和稳定性，可以提高涉铁变形监测结果的准确性和可靠性。在实际应用中，可以为铁路维护和管理提供重要的参考依据。
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