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基于先验知识的高铁沿线风速时空概率性预测

基于先验知识的高铁沿线风速时空概率性预测

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作者：钟仁东中南大学

学位级别：硕士

高铁运行速度快,对外部风环境敏感,致使环境风速成为了铁路运营中影响行车安全的重要因素之一。及时准确的风速预测可协助铁路运营部门在大风到来之前采取应对措施,对于保障高速铁路列车行车安全以及铁路部门运营调度具有重要意义。本... 详细信息

高铁运行速度快,对外部风环境敏感,致使环境风速成为了铁路运营中影响行车安全的重要因素之一。及时准确的风速预测可协助铁路运营部门在大风到来之前采取应对措施,对于保障高速铁路列车行车安全以及铁路部门运营调度具有重要意义。本文基于已知的先验知识构建风速时空序列预测模型,实现更高精度的确定性预测,并以提出了不同条件的概率性预测模型,主要研究内容及创新成果如下:(1)通过Conv LSTM实现风速时空序列预测模型,同一时刻不同位置的风速按照位置组合成二维矩阵,将其作为模型输入从而输出未来时刻各个位置的预测风速。对比分析了该模型与LSTM在20组风速样本中的预测结果,结果表明:在评价模型预测精度的MAE、MSE、RMSE和MAPE中,基于Conv LSTM的风速时空序列预测模型相比LSTM模型分别提升28.4%、45%、30.6%和27.3%。(2)提出了基于空间风速相关性作为先验知识风速时空序列预测模型,该模型将不同位置点的风速序列成比例作为先验知识,筛选出与关注的中心点成比例的风速序列,并分别采用LSTM构建风速时间序列预测模型进行风速预测,然后将各个预测结果加权组合作为中心点的预测风速。对比分析所提出的模型与基于Conv LSTM的风速时空序列预测模型在20组风速样本中的预测结果,在评价模型预测精度的MAE、MSE、RMSE和MAPE中,本文提出的基于先验知识的风速时空概率性预测模型分别提升29.7%、38.0%、21.4%和28.1%。(3)由基于先验知识的风速时空序列预测模型的确定性预测结果,采用高斯混合模型对分别构建风速大小、风向和风速波动条件概率性预测模型,并与采用核密度估计和高斯混合模型建立的非条件概率性预测模型进行对比,风向和风速波动的条件概率性预测模型相比GMM的非条件概率性预测在评价指标C中分别提升了12.11%和24.64%,而风速大小的条件概率性预测模型缺不如非条件概率性预测模型。因此。在选对合适条件下的条件概率性预测模型的预测精度要优于非条件概率性预测。(4)采用多元回归分析计算了不同条件概率性预测模型的预测精度指标C对各个条件值影响因素的回归系数,各条件值的差分绝对平均值占了回归系数之和的98%以上。因此,条件值的分绝对均值对条件概率性预测模型的预测精度有绝对影响。(5)同时对比分析了条件值的差分绝对均值与C在不同分位数的趋势,两者呈现正相关性,而由于C与概率性预测模型呈负相关性。因此,条件概率性预测模型的预测精度与条件值的差分绝对均值呈负相关性。综上,在风速时空序列预测模型中,通过考虑空间相关性的先验知识提升了模型的预测精度。同时结合高精度的确定性预测结果,采用密度估计方法构建条件概率性预测,综合描述预测误差,可输出更具可信度的预测结果。在强风天气下运营人员做出具体决策前,本文提出的基于先验知识的风速时空序列预测模型和条件概率性预测模型的结果均可提供依据。图39幅,表16个,参考文献70篇

关键词：风速短时预测确定性预测先验知识概率性预测机器学习

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