基于LSTM的铁路基础设施位移预测：深度学习在保障行车安全中的应用

本文主要探讨了铁路基础设施位移数据预测模型的研究，特别是在中国高速铁路建设背景下，对行车安全的重要性。铁路作为基础设施的核心组成部分，其稳定性直接影响着国家经济的发展和人民的生活。高铁的高速运行对基础设施的稳固性有极高的要求，任何微小的位移都可能导致严重后果，如边坡失稳引发的崩塌和滑坡，路基沉降导致的塌方。 过去，时间序列预测算法，特别是机器学习模型如线性回归、决策树等，已经应用于电力、交通、气象等领域，但在处理时间相关性强且具有复杂性的铁路基础设施数据时，仍存在局限性。这些模型往往依赖人工干预，模型构建复杂，且难以适应不同场景和泛化到新数据。为解决这些问题，深度学习中的循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）模型被引入。 LSTM特别适合处理时间序列数据，因为它能有效地处理长期依赖性问题，避免了传统RNN中的梯度爆炸和弥散现象。利用全球导航卫星系统（GNSS）监测数据，可以精确获取铁路基础设施的三维形变信息，这对铁路基础设施位移预测至关重要。作者提出了一种基于北斗卫星导航系统的形变监测系统，它不仅依赖于国产北斗系统，增强了数据的安全性和自主性，还能提供毫米级的精确监测。 文章的结构包括监测系统概述，强调了北斗卫星监测网、应用服务平台以及基础设施监测系统协同工作的关键。通过集成这些技术，本文旨在研发一个能够实时、精准预测铁路基础设施位移的模型，从而提升铁路安全管理，保障行车安全，提高工程管理效率。这项研究对于我国铁路行业的持续稳定发展具有深远的意义。