风雨气象下高速铁路行车安全预警方法研究

发布时间：2021-06-19 15:34

　　为研究风雨气象下高速铁路行车安全预警方法,提出了考虑风雨指标影响的实时预警评价方法。运用模糊集理论和粗糙集理论的优势互补机理,建立了一种基于模糊粗糙集理论的预警评价方法。算法流程依次包括模糊C均值聚类（FCM）、隶属函数拟合、属性约简、规则提取及去模糊化运算等。对于给定的连续样本数据,首先通过FCM聚类得到各指标的隶属度分布函数,其中不同指标的聚类数根据相应的规范标准确定,同时需将数值型数值转化为字符型数据,以便于粗糙集理论的输入。其次根据聚类结果构建粗糙集决策表,通过属性约简筛选独立的指标,并且提取当前指标体系下的相关决策规则。最后,对于各指标的实时采集数据,结合聚类结果激活相应的规则,并采用max-min质心法进行去模糊化运算得到决策指标的清晰值。案例分析部分以风雨条件下高速铁路沿线的气象监测和列车监控数据为基础,采用Matlab、Rosetta等辅助工具阐述预警算法的应用与计算过程,最终输出给定不同气象指标数值下的预警级别。研究结果验证了运用模糊粗糙集理论预警方法预测行车安全等级的可行性,准确率高达84%,并且气象条件越恶劣预警准确率越高。 

【文章来源】：安全与环境学报. 2020,20(05)北大核心CSCD

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

优化后的风雨气象预警指标结构

岭形隶属度函数的构造相比较梯形分布更为复杂，但拟合效果更为精准，可以在一定程度上降低判定误差，岭形隶属度函数曲线见图3，其表达式为图3 岭形隶属度函数曲线

岭形隶属度函数曲线

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3238076