青藏铁路大风监测预警系统风速预测算法研究

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青藏铁路大风监测预警系统风速预测算法研究

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毕业论文范文题目：青藏铁路大风监测预警系统风速预测算法研究，论文范文关键词：青藏铁路大风监测预警系统风速预测算法研究
青藏铁路大风监测预警系统风速预测算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：大风是影响列车运行安全性与稳定性的主要恶劣性天气之一。随着高速铁路的迅速发展,强横风对列车运行安全构成了严重威胁。由大风引起的行车事故在世界各国时有发生。青藏铁路格尔木至拉萨段位于青藏高原腹地,气候十分复杂,极端天气事件特别是大风的频繁发生严重威胁到了铁路运输安全。青藏铁路沿线大部分风站的历史最大风速超过25m/s,部分风（略..）站甚至超过40m/s,破坏力巨大,对铁路桥梁、铁路线路、车辆以及通信设备都可能造成不同程度的危害。因此,深入开展青藏铁路沿线大风演变规律和风速预测研究,是铁路运营部门科学地进行行车指挥调度的迫切需要,具有重要的社会经济意义和工程应用价值。在总结了国内外相关研究成果的基础上,针对青藏铁路沿线风速序列呈现出随机性和动态相关性的（文章此处忽略..）特点,论文提出了基于时间序列分析理论的ARIMA预测算法。在此基础上,为进一步改善预测效果,论文提出了两种优化算法：(1)支持向量机理论与时间序列分析理论相结合的SVM-ARMA算法,建立结构风险最小化意义下的时间序列模型；(2)时间序列分析理论与卡尔曼滤波理论相结合的ARMA-SMFKF算法,利用观测值带来的新息动态地修正预测误（文章此处忽略..）差；引入多重次优渐消因子改进卡尔曼滤波器,以增强算法跟踪时间序列突变点的能力。利用青藏铁路实测风速序列对上述两种算法的验证结果表明：SVM-ARMA算法的风速短期超前预测精度较ARIMA算法有所提高；ARMA-SMFKF算法大幅提高了预测精度,特别是序列突变点的预测精度,同时显著改善了预测延时问题。两种优化算法均得了良（此处忽略..）好的预测效果,具有极高的应用和研究价值。论文最后设计开发了一套基于Matlab与SQLServer数据库的青藏铁路沿线风速预测软件系统。该系统提供对青藏铁路沿线52个风站的大风信息查询功能,基于论文提到的算法实现了风速时间序列平稳性检验与处理、模型识别、模型定阶、模型参数估计、风速预测预报等功能。

以上为本篇毕业论文范文青藏铁路大风监测预警系统风速预测算法研究的介绍部分。

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