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题名基于RLM-MC的高速铁路桥墩沉降曲线预测方法
被引量:4
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作者
龚循强
汪宏宇
鲁铁定
游为
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机构
东华理工大学测绘工程学院
自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室
西南交通大学地球科学与环境工程学院
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出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期142-149,共8页
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基金
国家自然科学基金(42101457,42061077,41974013)。
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文摘
为削弱观测数据中异常值带来的扰动,优化曲线拟合的参数估计结果,解决曲线模型无法有效反映动态过程存在的随机波动问题,提出一种基于稳健Levenberg-Marquardt (RLM)和马尔可夫链(MC)的曲线预测方法。利用非线性最小二乘方法中的Levenberg-Marquardt(LM)方法优化Logistic模型参数,引入稳健估计抵抗异常值,形成稳健Levenberg-Marquardt方法,最后利用马尔可夫链对预测值进行修正,从而提高预测准确度。结合高速铁路桥墩沉降数据,将RLM方法的参数估计结果与最小二乘(LS)方法、稳健最小二乘(RLS)方法和LM方法进行比较,结果表明,RLM方法的参数估计结果在四种方法中精度最优。在预测结果的比较分析中,本方法的平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差指标均小于其他四种方法,说明本方法预测结果更为准确。
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关键词
沉降预测
高速铁路桥墩
稳健非线性最小二乘
马尔可夫链
曲线预测方法
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Keywords
settlement prediction
high-speed railway bridge piers
robust nonlinear least squares
Markov Chain
curve prediction method
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分类号
P258
[天文地球—测绘科学与技术]
U238
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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