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申请/专利权人：中国国家铁路集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所;北京铁科英迈技术有限公司

摘要：本文提供了一种预测轨道不平顺的模型生成方法和轨道不平顺的预测方法，包括：获取车辆运行过程中的位移、加速度和角速度；对位移、加速度和角速度进行计算，得到轨道不平顺实际值序列，其中在车辆运行过程中不同时间点对应的不平顺实际值不同；将加速度中的垂向加速度输入初始神经网络模型中进行训练，通过损失函数循环调整初始神经网络模型；使通过模型训练后得到的不平顺预测值与对应的不平顺实际值之间的差距减小，使不平顺预测值的绝对值小于或等于对应的不平顺实际值的绝对值，并使不平顺预测值序列的峰值和谷值与对应的不平顺实际值之间的差值小于设定差值；进而得到目标神经网络模型。本文能够通过模型来方便快捷的预测轨道的不平顺情况。

主权项：1.一种预测轨道不平顺的模型生成方法，其特征在于，包括：获取车辆运行过程中的位移、加速度和角速度；对所述位移、加速度和角速度进行计算，得到轨道的不平顺实际值序列，其中在车辆运行过程中不同时间点对应的不平顺实际值不同；将所述加速度中的垂向加速度输入初始神经网络模型中进行训练，通过损失函数循环调整所述初始神经网络模型；使通过模型训练后得到的不平顺预测值与对应的不平顺实际值之间的差距减小，使不平顺预测值的绝对值小于或等于对应的不平顺实际值的绝对值，并使不平顺预测值序列的峰值和谷值与对应的不平顺实际值之间的差值小于设定差值；进而得到目标神经网络模型；所述损失函数通过如下公式确定： 其中，EIF_MSE为损失函数，为均方误差，n为不平顺实际值序列中的不平顺实际值个数或不平顺预测值序列中的不平顺预测值个数； 为风险系数，λ为大于等于0的任意值，y为不平顺实际值序列，yi为不平顺实际值序列中的第i个不平顺实际值，为0； 为内侧系数，γ为大于等于0的任意值，y为不平顺实际值序列，yi为不平顺实际值序列中的第i个不平顺实际值，为不平顺预测值序列，为不平顺预测值序列中的第i个不平顺预测值。

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百度查询： 中国国家铁路集团有限公司 中国铁道科学研究院集团有限公司 中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所 北京铁科英迈技术有限公司 预测轨道不平顺的模型生成方法和轨道不平顺的预测方法