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基于小波去噪的地铁变形组合预测模型分析
基于小波去噪的地铁变形组合预测模型分析
摘要：随着城市地铁系统不断扩大和发展，地铁车辆的运行安全和维护成本成为重要问题。本论文旨在提出一种基于小波去噪的地铁变形组合预测模型，以提高地铁车辆变形检测的准确性和可靠性。首先，通过采集地铁车辆运行数据，利用小波去噪方法对数据进行预处理，去除噪声和不规则因素。然后，将去噪后的数据输入到组合预测模型中，通过组合多个预测算法的结果，得到更精确的地铁车辆变形预测结果。最后，通过实际数据的分析和对比，验证了该模型的有效性和可行性。
关键词：地铁车辆变形；小波去噪；组合预测模型；数据分析
1.引言
地铁系统作为城市交通的重要组成部分，其运行安全和维护成本一直是城市管理者和运营商关注的焦点。地铁车辆的变形是导致车辆运行安全问题的重要原因之一。因此，准确预测地铁车辆的变形程度具有重要的理论和实际意义。
2.相关工作
近年来，许多学者和研究人员对地铁车辆变形预测进行了广泛研究。其中，数据分析和预测模型是常用的方法。然而，由于地铁车辆运行数据常常受到噪声和异常数据的干扰，导致预测结果不准确。因此，本论文提出了基于小波去噪的地铁变形组合预测模型，以提高预测的准确性和可靠性。
3.小波去噪方法
小波去噪是一种常用的信号处理方法，其基本原理是将信号分解为不同频率的小波系数，并去除噪声频段的小波系数。在本文中，我们选择使用小波去噪方法对地铁车辆运行数据进行预处理，以去除噪声和不规则因素。
4.组合预测模型
组合预测模型是通过组合多个预测算法的结果，得到更精确的预测结果。本论文使用神经网络、支持向量机和回归分析等常用的预测算法，通过对比和分析多个预测算法的结果，得到更准确的地铁车辆变形预测结果。
5.实验设计与结果分析
在实验中，我们收集了一段时间内的地铁车辆运行数据，并将其输入到小波去噪方法和组合预测模型中。分别对比了使用小波去噪和不使用小波去噪方法的预测结果，以及使用单个算法和组合算法的预测结果。实验结果表明，使用小波去噪和组合预测模型能够显著提高地铁车辆变形预测的准确性和可靠性。
6.结论
本论文提出了一种基于小波去噪的地铁变形组合预测模型，通过对地铁运行数据进行预处理和结合多个预测算法的结果，提高了地铁车辆变形预测的准确性和可靠性。实验结果表明，该模型具有较高的预测精度和实用性，可为城市地铁系统的安全管理和维护提供参考。
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