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基于深度学习的高速铁路工务安全指数预测技术

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摘要摘要：高铁工程安全性指标（HRPSI）是高铁工程失效与事故的主要指标，其变化特征及其影响因素的识别与预报是高铁工程安全性评价与预报的关键。本项目拟以高铁运行10年为研究对象，以高铁运行10年为研究对象，建立两类具有深度特征的高铁运行状态时序预测模型。通过对皮尔森系数进行预报，验证了两个预报模式的正确性。采用 GRU (Gatecontrol Review Unit, GRU）进行的预报，对训练组的皮尔森因子为0.9371，对试验组的 Pierson因子为0.9221，对工业生产和服务保障指标的发展方向具有较强的预报能力。

DOI 7j6m9gz7d0/7038342

作者丁磊

机构地区身份证号13072819951203623X 单位中国铁路北京局集团有限公司秦皇岛工务段地区河北省秦皇岛市邮政编码066000

出处《工程建设标准化》 2023年4期

关键词高速铁路深度学习统计分析

分类 [建筑科学][建筑理论]

出版日期 2023年04月21日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）