基于趋势预测的钢轨侧磨预测优化方法

本发明提供基于趋势预测的钢轨侧磨预测优化方法，涉及轨道交通监测技术领域，本发明通过采用曲率应力Qyl的分档阈值划分采样优先级，计算单位时间采样点数Cds动态调整监测频率，解决传统离散采样对弯道瞬时磨损的捕捉滞后问题；基于滑动窗口提取时序磨损特征、动态应力特征及工况关联特征，输入时空注意力机制增强的LSTM模型，输出预测侧磨量Yc和磨损加速度Mj，并计算动态风险指数TC，依据动态风险指数TC的评估内容标记高风险区段；通过侧磨量偏差值PCy二次判定，结合多目标优化生成维护窗口建议，并利用GIS‑BIM三维热力图实现人工校准与模型权重在线更新，形成监测‑预测‑维护闭环，使侧磨诊断准确率与维护效率得以提升。