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設備密集型重載鐵路對軌道平順狀態預測技術十分重視，受限于數據挖掘分析技術，軌道檢測車在養護維修計劃決策支持方面還未完全發揮應有的作用。本文根據軌道不平順的變化特點，采用神經網絡方法對重載鐵路軌道不平順 7 項參數進行預測，從而為養護維修策略的決策提供支持。將某重載鐵路 K420+000~K42 6+ 000 區段長達 1 8 個月的軌道不平順檢測數據用于模型訓練并進行預測分析，結果顯示：雙隱層、單隱層 BP 網絡模型和多元回歸分析模型的均方預測誤差平均值分別為 0.0 6 5 2、0.0 6 8 9、0.1 0 5 1，平均相對誤差分別為 8.0 3%、 8.6 5%、11.5 7%。雙隱層 BP 網絡模型模型精度更高，該模型為重載鐵路軌道不平順發展預測的研究提供了新的思路。
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