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申请/专利权人：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
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。
主权项：1.一种基于ConvLSTM的轨道不平顺演化预测方法，其特征在于，其步骤包括：数据采集：对某线路区段的轨道不平顺进行长期监测，获取轨道不平顺连续测量数据，得到原始测量数据；数据预处理：对原始测量数据中的异常点，重复测量值，趋势项，间断点，及里程偏差进行消除；数据集构建：以历史测量数据作为网络输入，以未来轨道不平顺实测数据作为输出对照，并将数据集划分为训练集和测试集；深度学习模型构建：建立深度学习模型；深度学习模型训练：将训练集数据输入神经网络，利用DILATE作为损失函数，量化Labels和模型输出之间的差异，该差异将被反向传播，以指导神经网络内部参数的更新，随着训练迭代次数的增加，Labels和模型输出之间的差异将逐渐缩小，使模型的预测结果不断逼近真实结果；深度学习模型测试与实际应用：完成训练步骤后，将测试集数据输入神经网络，将输出结果与真实结果进行比对，评估神经网络的预测性能，若性能不佳，则重新调整神经网络并进行重新训练；当模型性能满足实际需求时，即用于轨道不平顺的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 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 一种基于ConvLSTM的轨道不平顺演化预测方法
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