论文摘要
动车轮对安全尺寸预测为动车安全性评估提供了依据。由于轮对尺寸变化受到运行环境等因素影响的复杂性,提出了一种适用于动车轮对尺寸数据的粒子群优化多核极限学习机(PSO–MK–ELM)预测模型。将多项式核函数和径向基核函数加权构成的多核函数(MK)引入极限学习机中,并采用粒子群优化算法对模型的4个关键参数进行寻优。针对CRH2车型的动车车轮直径数据,通过对比不同算法的预测结果,验证该方法的合理性和准确性。预测结果表明,在动车轮对尺寸数据的预测上,PSO–MK–ELM预测模型能够获取比BP模型、ELM模型和3种常用KELM模型更好的拟合优度、均方差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差,验证了模型在动车轮对尺寸预测上的有效性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 陈紫薇,张渝,邱春蓉
关键词: 预测模型,轮对尺寸,极限学习机,多核,粒子群优化
来源: 铁路计算机应用 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 铁路运输
单位: 西南交通大学物理科学与技术学院
基金: 国家自然科学基金（61471304）,西南交通大学横向项目（2018H1100）
分类号: U266
页码: 15-19
总页数: 5
文件大小: 1962K
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