【摘 要】
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传统的地铁交通环境振动预测方法很难兼顾预测速度快、范围广和精度高的需求。将机器学习和数据库技术应用于轨道交通环境振动领域,为地铁环境振动预测方法的研究提供了新的方向。本文构建了地铁交通环境振动数据库系统框架,嵌套机器学习算法实现对地铁交通环境振动的高效预测,主要研究内容及成果如下:（1）数据库系统设计。通过文献调研地铁交通环境振动预测的主要影响因素,确定了数据库目标存储信息,包括工况信息、振动响应
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传统的地铁交通环境振动预测方法很难兼顾预测速度快、范围广和精度高的需求。将机器学习和数据库技术应用于轨道交通环境振动领域,为地铁环境振动预测方法的研究提供了新的方向。本文构建了地铁交通环境振动数据库系统框架,嵌套机器学习算法实现对地铁交通环境振动的高效预测,主要研究内容及成果如下:（1）数据库系统设计。通过文献调研地铁交通环境振动预测的主要影响因素,确定了数据库目标存储信息,包括工况信息、振动响应信息、模型信息和测试信息,使用E-R模型图完成了数据库结构设计。（2）数据库系统开发。通过分析功能需求,设计了地铁交通环境振动数据库应用程序框架,使用Django+My SQL+Vue+u WSGI搭建了数据库系统,实现对地铁交通环境振动数据的科学管理。（3）利用周期性有限元-无限元耦合模型计算获得机器学习算法的数据样本。首先基于实测案例,对周期性有限元-无限元耦合模型的数值计算方法进行了验证,然后基于正交试验设计方法和随机抽样方法设计了38组工况,计算得到228组振动数据,将其作为机器学习算法模型的训练集和测试集。（4）构建地铁交通环境振动神经网络算法预测模型,实现对地铁交通环境振动最大Z振级的预测,并探究了优化器、学习率和隐藏层神经元个数对算法预测模型学习速度和预测准确度的影响。（5）建立基于机器学习算法的数据库预测模型。将机器学习算法预测模型嵌入数据库系统中,使用JSON字符串作为前后端交互的数据格式,使用ORM和AJAX进行数据传输和格式转换,实现机器学习算法预测模型与数据库系统可视化操作的交互。（6）实测验证。选取实测案例对比分析相应条件下数据库预测模型的预测结果,进一步验证数据库预测模型对地表点最大Z振级的预测准确性。在具备大量数据支持的情况下,将机器学习算法用于地铁交通环境振动预测,可以大幅降低建模时间和计算时长。建立地铁交通环境振动数据库系统,可以实现对振动数据的科学管理,也可以为机器学习算法预测提供可视化的软件生态,并为算法预测模型数据集的积累提供平台支持。本文的研究表明将数据库与机器学习算法结合用于地铁交通环境振动的高效预测是可行的。
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