【摘 要】
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提出一种基于随机森林算法的轨道车辆门亚健康诊断方法,以实现对轨道车辆门对中异常、缓冲头磨损等亚健康状态的识别.该方法对一组试验数据提取特征值,生成类型标签,利用随机森林算法,经过训练得到亚健康诊断模型.再利用另一组试验数据对模型进行测试,调整随机森林训练模型参数,以预测准确率为评判标准,选取最优参数,确定最优模型.最后将模型用于实际运营的地铁车辆门,验证该方法的有效性和可行性.根据诊断规则推送车辆门亚健康预警信息,为地铁运维提供参考.
【机 构】
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济南轨道交通集团建设投资有限公司 山东济南 250000;中车青岛四方机车车辆股份有限公司 山东青岛 266111;南京康尼机电股份有限公司 江苏南京210000
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提出一种基于随机森林算法的轨道车辆门亚健康诊断方法,以实现对轨道车辆门对中异常、缓冲头磨损等亚健康状态的识别.该方法对一组试验数据提取特征值,生成类型标签,利用随机森林算法,经过训练得到亚健康诊断模型.再利用另一组试验数据对模型进行测试,调整随机森林训练模型参数,以预测准确率为评判标准,选取最优参数,确定最优模型.最后将模型用于实际运营的地铁车辆门,验证该方法的有效性和可行性.根据诊断规则推送车辆门亚健康预警信息,为地铁运维提供参考.
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