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公开(公告)号:CN118484635A
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202410947709.6
申请日:2024-07-16
申请人: 成都轨道交通产业技术研究院有限公司 , 成都轨道交通集团有限公司
IPC分类号: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/084
摘要: 本发明公开了一种基于ConvLSTM的轨道不平顺演化预测方法,本发明基于经典的时空序列分析深度学习框架‑‑卷积长短期记忆(Conv‑LSTM)单元构建预测模型。同时,引入形状和时间畸变损失函数DILATE来量化预测结果与实际结果之间的误差。在此基础上,利用轨道不平顺历史测量数据集对所建预测模型进行训练和测试。其同时考虑了轨道不平顺的时间特征和空间特征,将轨道不平顺的演变预测视为时空序列分析问题,并使用时空序列分析领域的方法解决该问题,提出了基于深度学习的预测模型,避免了人工特征提取步骤,可直接实现轨道不平顺的时空特征演变预测。实现轨道不平顺的长期预测,也可用于长里程预测。