【摘 要】
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为提高高速列车运行的安全性,基于线性递归的差分自回归移动平均模型(auto-regressive integrated moving average,ARIMA)和非线性递归的广义自回归条件异方差模型(generaliz
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为提高高速列车运行的安全性,基于线性递归的差分自回归移动平均模型(auto-regressive integrated moving average,ARIMA)和非线性递归的广义自回归条件异方差模型(generalized auto-regressive conditionally heteroscedastic,GARCH),提出一种组合模型ARIMA-GARCH进行高速铁路强风风速的短时预测.首先对数据的非平稳性进行预处理,以降低数据非平稳性对所提模型的影响;其次建立线性递归的ARIMA模型对数据进行分析和预测;最后,引入非线性递归的GARCH模型对数据进行分析和预测.基于现场测量的样本仿真分析表明:相比原始数据,ARIMA-GARCH模型的预测精度较高且随着预测步长的增加,平均绝对误差仅从0.836 m/s增加到1.272 m/s;ARIMA-GARCH模型考虑了异方差这一非线性特性,其预测精度明显好于线性的ARIMA模型,其中超前6步预测的平均绝对误差精度提高11.54%.
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