一种基于GRU神经网络的轨道基础差异沉降识别方法

摘要

本发明涉及一种基于GRU神经网络的轨道基础差异沉降识别方法，包括：敏感因素计算和基础差异沉降智能识别。本发明的有益效果是：本发明通过数值模拟，建立列车‑轨道‑整体道床二维模型，引入基础不均匀沉降工况，计算得出各车轨动力响应，分析各动力响应与基础不均匀沉降的相关性关系。最终得出车体竖向加速度对于基础差异沉降的反应明显，且规律性强，可作为敏感因素识别基础差异沉降。车体竖向加速度的数据采集较其他车轨动力响应相对简单，易实现，并且采集的车体竖向加速度时程曲线是连续的。这对于解决目前铁路及城市轨道交通的基础差异沉降监测和控制具有极强的指导意义。