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基于GA-岭回归分析的机车车轮踏面磨耗量预测算法研究
被引量:
1
1
作者
方鑫
刘通
+2 位作者
程亚萍
孙宇铎
王菲儿
《机车电传动》
北大核心
2023年第6期71-78,共8页
车轮踏面磨耗量是评价机车运行安全的重要参数,但多数车轮运维现场的条件尚不能对踏面磨耗量及时、准确地进行监测。为了解决上述问题,文章提出了基于“GA-岭回归”分析的机车车轮踏面磨耗量预测算法(简称“GA-岭回归”预测算法)。“GA...
车轮踏面磨耗量是评价机车运行安全的重要参数,但多数车轮运维现场的条件尚不能对踏面磨耗量及时、准确地进行监测。为了解决上述问题,文章提出了基于“GA-岭回归”分析的机车车轮踏面磨耗量预测算法(简称“GA-岭回归”预测算法)。“GA-岭回归”预测算法分为数据前处理和数据预测分析2部分。对于数据前处理,首先依据不同的测量方式对采集到的踏面磨耗量数据进行分类,基于车轮的实际运维情况,分析不同类型数据的特点;随后以镟修周期作为数据划分标准,对分类后的数据进行切片处理;最后采用相关标准和主成分分析法对相应的动态测量数据进行清洗、降噪。对于数据预测分析,首先划分数据集,进行数据整合,创建训练集数据的时间滑动窗口;随后采用岭回归算法对训练集数据进行回归分析训练,并结合遗传算法和验证集数据进行模型参数的调优,以提高预测准确性。基于测试集数据,分别采用传统预测算法、岭回归线性预测算法和“GA-岭回归”预测算法,对3类预测算法的预测效果进行对比分析;随后采用相同的测试方法,扩大车轮样本的数量,继续进行预测效果的对比分析。测试结果表明,采用“GA-岭回归”预测算法的预测误差和误差标准差均相对较低。经分析可知,“GA-岭回归”预测算法具有较高的预测精度,同时可保证更好的预测稳定性。
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关键词
机车
车轮
车轮踏面磨耗量预测
主成分分析
岭回归
遗传算法
下载PDF
职称材料
题名
基于GA-岭回归分析的机车车轮踏面磨耗量预测算法研究
被引量:
1
1
作者
方鑫
刘通
程亚萍
孙宇铎
王菲儿
机构
中国铁路上海局集团有限公司上海机辆段
中国铁道科学研究院集团有限公司金属及化学研究所
出处
《机车电传动》
北大核心
2023年第6期71-78,共8页
基金
中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划项目(P2023J001)
中国铁道科学研究院集团有限公司科研项目(2022YJ245)。
文摘
车轮踏面磨耗量是评价机车运行安全的重要参数,但多数车轮运维现场的条件尚不能对踏面磨耗量及时、准确地进行监测。为了解决上述问题,文章提出了基于“GA-岭回归”分析的机车车轮踏面磨耗量预测算法(简称“GA-岭回归”预测算法)。“GA-岭回归”预测算法分为数据前处理和数据预测分析2部分。对于数据前处理,首先依据不同的测量方式对采集到的踏面磨耗量数据进行分类,基于车轮的实际运维情况,分析不同类型数据的特点;随后以镟修周期作为数据划分标准,对分类后的数据进行切片处理;最后采用相关标准和主成分分析法对相应的动态测量数据进行清洗、降噪。对于数据预测分析,首先划分数据集,进行数据整合,创建训练集数据的时间滑动窗口;随后采用岭回归算法对训练集数据进行回归分析训练,并结合遗传算法和验证集数据进行模型参数的调优,以提高预测准确性。基于测试集数据,分别采用传统预测算法、岭回归线性预测算法和“GA-岭回归”预测算法,对3类预测算法的预测效果进行对比分析;随后采用相同的测试方法,扩大车轮样本的数量,继续进行预测效果的对比分析。测试结果表明,采用“GA-岭回归”预测算法的预测误差和误差标准差均相对较低。经分析可知,“GA-岭回归”预测算法具有较高的预测精度,同时可保证更好的预测稳定性。
关键词
机车
车轮
车轮踏面磨耗量预测
主成分分析
岭回归
遗传算法
Keywords
locomotive wheels
wheel tread wear prediction
principal component analysis
ridge regression
genetic algorithm
分类号
U260.331.1 [机械工程—车辆工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GA-岭回归分析的机车车轮踏面磨耗量预测算法研究
方鑫
刘通
程亚萍
孙宇铎
王菲儿
《机车电传动》
北大核心
2023
1
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