【摘要】：路基作為無砟軌道的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu),在鐵路軌道鋪設(shè)過程中最主要的環(huán)節(jié)就是嚴(yán)格控制路基的工后沉降,并對其進(jìn)行科學(xué)的預(yù)測。目前常用的理論計算法和實測數(shù)據(jù)分析法,存在對數(shù)據(jù)要求嚴(yán)格、人為因素產(chǎn)生誤差偏大,預(yù)測精度不高等問題。針對傳統(tǒng)沉降預(yù)測方法存在的不足,論文提出了將云適應(yīng)GEP算法用于路基沉降預(yù)測中,對促進(jìn)高鐵路基沉降預(yù)測的發(fā)展具有重要意義。論文對路基沉降的基本理論進(jìn)行研究,分析并討論了幾種常見預(yù)測模型諸如:回歸分析模型、時間系列模型、灰度模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。并在此基礎(chǔ)上介紹了一種演化算法—基因表達(dá)式編程(GEP),并對其算法流程及實現(xiàn)方法進(jìn)行具體分析。經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn),其變異率、交叉率及數(shù)值常量對GEP算法的性能影響比較大。然而傳統(tǒng)的算法依然采用固定的交叉率和變異率,對數(shù)值常量處理方法也比較復(fù)雜,導(dǎo)致存在局部收斂,使運算結(jié)果精度不高。對此本文提出了一種將云模型與GEP相結(jié)合的改進(jìn)算法,稱為云適應(yīng)GEP算法(CAGEP),該算法分別利用云適應(yīng)常數(shù)創(chuàng)建策略、云交叉變異算子策略和種群有效交叉策略對傳統(tǒng)的GEP算法進(jìn)行改進(jìn),利用適應(yīng)度的動態(tài)調(diào)整變異和交叉概率,使GEP算法可以跳出局部最優(yōu),提高了收斂速度和準(zhǔn)確性,從而優(yōu)化了算法的搜索性能。并通過函數(shù)發(fā)現(xiàn)的實驗進(jìn)行對比,驗證了云適應(yīng)GEP算法的有效性。將云適應(yīng)GEP算法應(yīng)用到鐵路路基沉降變形預(yù)測模型的構(gòu)建中,利用編程語言開發(fā)基于云適應(yīng)GEP的路基沉降預(yù)測模型。再利用傳統(tǒng)的GEP算法、云適應(yīng)GEP算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及灰度算法分別對路基沉降變形的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測并對比分析,實驗結(jié)果表明云適應(yīng)GEP算法預(yù)測精度最高,更適用于對路基沉降進(jìn)行變形預(yù)測,有很好的使用價值。
[Abstract]:As the foundation structure of ballastless track, the most important link in the course of railway track laying is to strictly control the post-construction settlement of subgrade and predict it scientifically. At present, there are some problems such as strict requirement of data, large error caused by human factors and low precision of prediction, which are commonly used in theoretical calculation method and practical data analysis method. In view of the shortcomings of traditional settlement prediction methods, this paper puts forward the application of cloud adaptive GEP algorithm in subgrade settlement prediction, which is of great significance to promote the development of high-speed railway subgrade settlement prediction. In this paper, the basic theory of subgrade settlement is studied, and several common prediction models, such as regression analysis model, time series model, gray model and BP neural network model, are analyzed and discussed. On this basis, an evolutionary algorithm-gene expression programming (GEP),) is introduced, and its algorithm flow and implementation method are analyzed in detail. It is found that the mutation rate, crossover rate and numerical constant have great influence on the performance of GEP algorithm. However, the traditional algorithm still uses the fixed crossover rate and mutation rate, and the numerical constant processing method is complex, which leads to the existence of local convergence and the low accuracy of the operation results. In this paper, an improved algorithm combining cloud model with GEP is proposed, which is called cloud adaptive GEP algorithm (CAGEP),). The cloud crossover operator strategy and population effective crossover strategy are used to improve the traditional GEP algorithm. By dynamically adjusting the mutation and crossover probability of fitness, the GEP algorithm can jump out of the local optimum and improve the convergence speed and accuracy. Thus the search performance of the algorithm is optimized. The validity of the cloud adaptive GEP algorithm is verified by the comparison of the function discovery experiments. The cloud adaptive GEP algorithm is applied to the construction of railway subgrade settlement prediction model, and the roadbed settlement prediction model based on cloud adaptive GEP is developed by programming language. Using traditional GEP algorithm, cloud adaptive GEP algorithm, BP neural network and gray scale algorithm respectively to forecast and compare the sample data of subgrade settlement deformation, the experimental results show that the cloud adaptive GEP algorithm has the highest prediction accuracy. More suitable for subgrade settlement deformation prediction, has a good use value.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：U213.157;TP18

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本文編號：2216775