【摘 要】
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随着地下轨道交通在各大城市规模的持续增长,地铁车辆逐步进入高密度、大负荷的运行状态,地铁车辆的安全性、稳定性也随之降低,地铁事故慢慢增多,地铁检修时间和检修成本与日
【机 构】
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南通河海大学海洋与近海工程研究院,河海大学计算机与信息学院
【基金项目】
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南通市科技计划项目(GY12017014);中央高校基本科研业务费资助项目(2018B16214)
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随着地下轨道交通在各大城市规模的持续增长,地铁车辆逐步进入高密度、大负荷的运行状态,地铁车辆的安全性、稳定性也随之降低,地铁事故慢慢增多,地铁检修时间和检修成本与日俱增,传统的计划修与故障修已无法适应目前的检修现状。本文提出一种基于决策树和层次分析的地铁车辆健康评估方法,利用神经网络蒸馏的软决策树定性地判断地铁车辆是否为健康状态,然后利用层次分析法在专家打分和权重计算的基础上定量地评估地铁车辆健康状态的具体分数。实验表明,在定性算法最优的情况下,定量地对地铁车辆健康状态进行宏观评估与把控,可以有效地预测地
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