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作者：何庆;马玉松;孙华坤;李晨钟;何红宇;王平;
单位：西南交通大学土木工程学院;西南交通大学高速铁路线路工程教育部重点实验室;浙江中控信息产业股份有限公司轨道交通事业群;
摘要：依据轨道不平顺检测数据进行超限等级划分和扣分评定是铁路工务部门对轨道几何状态进行评价的重要管理办法。现有研究中针对动静态检测数据反演的模型较少且适用性相对较弱，利用动静数据间的映射关系，建立一种基于双向长短期记忆网络的峰值预测模型。模型以动态检测数据为输入，实现静态检测数据预测反演。同时，提出数据三步变换法和多步长匹配机制改进模型性能。结合某高速铁路线路不同区段的轨道几何检测数据进行案例分析，结果表明：改进后模型精度提高70%以上，可实现对不同区段的垂、横向检测数据的准确预测，预测结果的平均绝对误差和均方根误差分别降低了75.27%和71.21%。
关键词：高速铁路;;动静轨检数据;;双向长短期记忆网络;;多步长匹配机制;;数据反演
基金资助：国家自然科学基金(52372400,52388102);; 四川省科技计划(2023NSFSC1975)
