基于数据挖掘的车载信号设备智能维修方法的实现

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为改变当前城市轨道交通车载信号设备维修现状,由故障后维修转换为故障前维修,依托数据挖掘的基本思想,对信号系统车载设备日常运行数据进行大数据挖掘。通过对车载日志的数据信息构建相关性分组或关联规则,形成相应的因果对应关系,并通过对列车运行状态的趋势分析和运行事件的组合比对,以实现对列车运行过程中的显性或隐性故障进行报警和提前预测,从而降低信号系统部件故障对运营造成的负面影响,这对列车故障的维修具有明显的指导意义,有助于提高列车的运行质量。
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