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  • 简介:摘要:高铁工程安全性指标(HRPSI)是高铁工程失效与事故的主要指标,其变化特征及其影响因素的识别与预报是高铁工程安全性评价与预报的关键。本项目拟以高铁运行10年为研究对象,以高铁运行10年为研究对象,建立两类具有深度特征的高铁运行状态时序预测模型。通过对皮尔森系数进行预报,验证了两个预报模式的正确性。采用 GRU (Gatecontrol Review Unit, GRU)进行的预报,对训练组的皮尔森因子为0.9371,对试验组的 Pierson因子为0.9221,对工业生产和服务保障指标的发展方向具有较强的预报能力。

  • 标签: 高速铁路 深度学习 统计分析