【假一罚四】铁路工程风预测（英文版）

确保高速铁路安全运行是高铁可持续健康发展的根本要求与重要前提，风环境下的铁路安全是高速铁路技术研究重点问题，而大数据技术在风工程领域的应用更是当今时代的热点，本书从大数据建模的独特视角，详细阐述了铁路风预测的原创性原理和重大工程应用，覆盖感知、处理、辨识、建模和预测的全部环节。本书是国际铁路风工程领域的部关于风速预测的英文学术专著。本书版权输出爱思唯尔（Elsevier），全球发行。

Chapter 1 Introduction

1.1 Overview of wind forecasting in train wind engineering/1

1.2 Typical scenarios of railway wind engineering/2

1.3 Key technical problems in wind signal processing/6

1.4 Wind forecasting technologies in railway wind engineering/17

1.5 Scope of this book/27

References/28

Chapter 2 Analysis of Flow Field Characteristics Along Railways

2.1 Introduction/37

2.2 Analysis of spatial characteristics of railway flow field/39

2.3 Analysis of seasonal characteristics of railway flow field/49

2.4 Summary and outlook/55

References/56

Chapter 3 Description of Singl-Point Wind Time Series Along Railways

3.1 Introduction/58

3.2 Wind anemometer layout optimization methods along railways/59

3.3 Single-point wind speedwind direction seasonal analysis/69

3.4 Single-point wind speedwind direction heteroscedasticity analysis/77

3.5 Various singlepoint wind time series description algorithms/83

3.6 Description accuracy evaluation indicators/105

3.7 Summary and outlook/111

References/112

Chapter 4 Single-point Wind Forecasting Methods Based on Deep Learning

4.1 Introduction/118

4.2 Wind data description/119

4.3 Singlepoint wind speed forecasting algorithm based on LSTM/121

4.4 Singlepoint wind speed forecasting algorithm based on GRU/130

4.5 Singlepoint wind speed direction algorithm based on Seriesnet/140

4.6 Summary and outlook/149

References/150

Chapter 5 Single-point Wind Forecasting Methods Based on Reinforcement Learning

5.1 Introduction/152

5.2 Wind data description/154

5.3 Single-point wind speed forecasting algorithm based on Q-learning/155

5.4 Single-point wind speed forecasting algorithm based on deep reinforcement learning 164

5.5 Summary and outlook/180

References/182

Chapter 6 Single-Point Wind Forecasting Methods Based on Ensemble Modeling

6.1 Introduction/184

6.2 Wind data description/185

6.3 Single-point wind speed forecasting algorithm based on multi objective ensemble/ 186

6.4 Single-point wind speed forecasting algorithm based on stacking/198

6.5 Single-point wind direction forecasting algorithm based on boosting/204

6.6 Summary and outlook/213

References/215

Chapter 7 Description Methods of Spatial Wind Along Railways

7.1 Introduction/217

7.2 Spatial wind correlation analysis/218

7.3 Spatial wind description based on WRF/230

7.4 Description accuracy evaluation indicators/239

7.5 Summary and outlook/240

References/241

Chapter 8 Data-Driven Spatial Wind Forecasting Methods Along Railways

8.1 Introduction/244

8.2 Wind data description/245

8.3 Spatial wind forecasting algorithm based on statistical model/247

8.4 Spatial wind forecasting algorithm based on intelligent model/255

8.5 Spatial wind forecasting algorithm based on deep learning model/266

8.6 Summary and outlook/276

References/277

Nomenclature/278