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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了基于LSTM模型的高速铁路轨道不平顺预测方法，具体过程为：步骤1，获取TQI数据，并对数据进行预处理；步骤2，采用CEEMDAN算法对预处理后的TQI数据进行分解，得到多个IMF分量；将经训练集输入至LSTM模型中训练，LSTM模型输出预测子序列；将得到的所有预测子序列进行加权平均，得到最终的不平顺趋势预测结果；采用测试集对训练后的LSTM模型进行评估。本发明方法具有更加精准的轨道不平顺趋势预测能力。
主权项：1.基于LSTM模型的高速铁路轨道不平顺预测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1，获取TQI数据，并对数据进行预处理，将预处理后的TQI数据划分为训练集和测试集；步骤2，采用CEEMDAN算法对步骤1预处理后的TQI数据进行分解，得到多个IMF分量；步骤3，将经步骤2处理后的训练集输入至LSTM模型中训练，LSTM模型输出预测子序列；步骤4，将步骤3得到的所有预测子序列进行加权平均，得到最终的不平顺趋势预测结果；步骤5，采用测试集对步骤3训练后的LSTM模型进行评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于LSTM模型的高速铁路轨道不平顺预测方法
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