典型文献
铁路基础设施位移数据预测模型研究
文献摘要：
线路安全是铁路运营的重要前提,我国铁路跨度广、行车环境复杂,当铁路基础设施稳定性产生改变时往往会严重影响行车安全.文章采用长短期记忆(LSTM?,Long?Short-Term?Memory)模型对基于全球导航卫星系统(GNSS,Global?Navigation?Satellite?System)的铁路基础设施监测系统的形变监测数据进行建模预测,实现对铁路基础设施灾害的早期预警,并与多种传统时间序列预测模型进行对比,结果表明,LSTM模型具有更好的性能.
文献关键词：
铁路基础设施监测;全球导航卫星系统;时间序列分析;长短期记忆;地质灾害
中图分类号：
作者姓名：
路志远;潘佩芬;白雪娇;张吉峰;张良会
作者机构：
中国铁道科学研究院集团有限公司 电子计算技术研究所,北京 100081;川藏铁路技术创新中心有限公司,成都 610404
文献出处：
引用格式：
[1]路志远;潘佩芬;白雪娇;张吉峰;张良会-.铁路基础设施位移数据预测模型研究)[J].铁路计算机应用,2022(03):12-18
A类：
铁路基础设施监测
B类：
移数,数据预测,线路安全,铁路运营,国铁,环境复杂,行车安全,长短期记忆,Long,Short,Term,Memory,全球导航卫星系统,GNSS,Global,Navigation,Satellite,System,形变监测,建模预测,早期预警,传统时间,时间序列预测模型,时间序列分析,地质灾害
AB值：
0.323959
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