【摘 要】
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为实现风速高精度预测以保障强风下铁路沿线列车的运营安全,利用小波分析理论和神经网络理论所形成的两种不同混合预测算法对我国典型的强风线路青藏铁路沿线的实测大风序列
【机 构】
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中南大学轨道交通安全教育部重点实验室,德国Rostock大学信息科学与电子工程学院
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为实现风速高精度预测以保障强风下铁路沿线列车的运营安全,利用小波分析理论和神经网络理论所形成的两种不同混合预测算法对我国典型的强风线路青藏铁路沿线的实测大风序列开展超前单步预测研究。小波-神经网络法采用小波分解理论对原始非平稳风速进行分解,对各分解层建立神经网络模型以实现最终的加权预测输出。小波型神经网络法将小波母函数作为神经网络隐含层节点的传递函数训练网络,用训练好的神经网络模型对原始风速进行预测计算。通过对青藏铁路3个测风站实测风速的预测算例表明：两种混合算法的预测指标都优于单种神经网络,小波-神经网
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