基于非等间距灰色模型和Elman神经网络的轨道质量预测

轨道质量是影响行车安全的关键因素,合理预测轨道质量可以有效指导铁路工务部门进行轨道养护和维修.轨道质量指数(Track Quality Index,TQI)是综合评价单一区间段内轨道质量的参数.本文通过深入研究TQI的发展趋势,提出一种将非等间距灰色模型和遗传算法优化Elman神经网络相结合的预测方法.首先利用优化后的非等间距灰色模型GM(1,1)得到原始TQI序列的大致发展趋势,然后为了描述轨道质量发展中各因素之间复杂的函数关系,利用遗传算法优化后的Elman神经网络对初步预测结果进行残差校正,从而得到更为准确的TQI预测序列.新方法将轨道质量发展趋势中的随机波动成分纳入方法考虑范围,充分挖掘了历史数据的发展规律.利用沪昆线上行实测TQI数据对本文方法进行验证,实验结果表明:新方法对轨道质量发展中的随机波动趋势拟合效果较好;对于轨道质量预测,在利用非等间距灰色模型进行初步预测基础上,使用Elman神经网络进行残差校正,由此得到的预测结果在均方根误差、相对系数、决定系数等多个统计指标上均优于其他方法.