本文提出了一种基于LSTM（长短期记忆）神经网络的轨道不平顺逆向分析方法，旨在提高铁路维护效率和精度。通过深度学习技术对轨道状态数据进行建模与预测，为轨道病害原因追溯提供新思路和技术支持。
本段落基于LSTM（长短记忆）神经网络技术，旨在解决轨道不平顺反演过程中存在的完全随机独立性问题。通过构建LSTM循环神经网络模型，并以轨检车实测数据为基础，建立了轨道高低不平顺与轨向不平顺之间的关系。该方法首先利用IFFT（逆傅里叶变换）获取高低不平顺的数据，然后将这些数据输入至建立的模型中，从而获得与其存在内在联系的轨向不平顺信息。
LSTM神经网络是一种递归神经网络类型，特别擅长学习长期依赖性模式，因此非常适合解决轨道不平顺反演问题。其核心在于存储单元（Memory Cell），能够有效保留和利用长时间的信息流，并且可以捕捉到数据中的长时序列关联。
轨道不平顺反演指的是通过轨检车采集的数据来推断铁路实际的几何状态的过程。这一过程涉及到识别并解决轨道高低与方向上的不规则性，目的是为了获取更精确的轨道位置信息，以支持更好的维护和管理决策。
IFFT方法在本研究中被用来从时间域转换到频率域提取高低不平顺数据，从而提高反演效率和准确性。
利用神经网络进行轨道不平顺反演能够有效识别并处理复杂的轨道几何特性。通过学习轨道不规则性的模式，并生成相应的模拟或预测结果，这种方法可以显著提升反演的精确度与速度。
在实际操作中，确保轨检数据的质量是至关重要的环节之一。这包括验证数据的真实性和可靠性，在此过程中需要对幅值统计特征、空间频域特性及平稳随机性等多方面进行评估以保证所用信息的有效性。
本段落提出的基于LSTM神经网络的轨道不平顺反演方法相比传统技术，具有以下几点优势：首先能够识别和学习复杂的轨道不规则模式；其次可以生成更加准确的模拟数据来反映实际状况；再者显著提高了处理效率与结果准确性；最后还能最大程度地保留原始轨检记录中的关键信息。
5星
