本文主要研究内容
作者邓佳林,邹益胜,黄治光,张继冬,张笑璐,王超（2019）在《PSO优化的高速列车轴温灰色预测模型》一文中研究指出：轴承温度预测是保障高速列车安全运行的重要手段。考虑到GM(1,1)模型建模机理存在着一定的缺陷,以及对建模数据有一定的单调性要求,对呈现较大波动的数据序列预测结果不太理想的问题。在GM(1,1)预测模型的基础上,提出了一种粒子群算法(PSO)优化的灰色预测方法。利用多项式对GM(1,1)模型进行修正,重构灰色模型的时间响应序列,再利用粒子群算法对重构模型进行求解,并据此构建了一种高速列车轴温预测模型。以高速列车实际轴温数据对模型进行验证,验证结果表明:模型相较于GM(1,1)模型的预测精度有明显的提高,其中5min预测的平均绝对误差由6℃降低到5℃,降幅为16.7%。平均相对误差由9.1%降到了7.8%,降幅为14.3%;最大绝对误差由20℃降低到18.6℃,降幅为7%。预测误差的方差由24.6降低到了20.6,降幅为16.3%,表明误差分布更加集中。
Abstract
zhou cheng wen du yu ce shi bao zhang gao su lie che an quan yun hang de chong yao shou duan 。kao lv dao GM(1,1)mo xing jian mo ji li cun zai zhao yi ding de que xian ,yi ji dui jian mo shu ju you yi ding de chan diao xing yao qiu ,dui cheng xian jiao da bo dong de shu ju xu lie yu ce jie guo bu tai li xiang de wen ti 。zai GM(1,1)yu ce mo xing de ji chu shang ,di chu le yi chong li zi qun suan fa (PSO)you hua de hui se yu ce fang fa 。li yong duo xiang shi dui GM(1,1)mo xing jin hang xiu zheng ,chong gou hui se mo xing de shi jian xiang ying xu lie ,zai li yong li zi qun suan fa dui chong gou mo xing jin hang qiu jie ,bing ju ci gou jian le yi chong gao su lie che zhou wen yu ce mo xing 。yi gao su lie che shi ji zhou wen shu ju dui mo xing jin hang yan zheng ,yan zheng jie guo biao ming :mo xing xiang jiao yu GM(1,1)mo xing de yu ce jing du you ming xian de di gao ,ji zhong 5minyu ce de ping jun jue dui wu cha you 6℃jiang di dao 5℃,jiang fu wei 16.7%。ping jun xiang dui wu cha you 9.1%jiang dao le 7.8%,jiang fu wei 14.3%;zui da jue dui wu cha you 20℃jiang di dao 18.6℃,jiang fu wei 7%。yu ce wu cha de fang cha you 24.6jiang di dao le 20.6,jiang fu wei 16.3%,biao ming wu cha fen bu geng jia ji zhong 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自铁道机车车辆的邓佳林,邹益胜,黄治光,张继冬,张笑璐,王超，发表于刊物铁道机车车辆2019年04期论文，是一篇关于高速列车论文,灰色模型论文,轴温预测论文,铁道机车车辆2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自铁道机车车辆2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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