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申请/专利权人:西安交通大学
摘要:本发明公开了一种基于随机森林的受电弓碳滑板异常磨耗状况识别方法及系统,属于故障诊断与智能运维领域,该方法采集受电弓碳滑板磨耗的特征数据;对特征数据进行预处理,根据预处理后的特征数据建立输入矩阵和目标向量;将输入矩阵和目标向量作为训练数据,对随机森林回归模型进行训练,并通过交叉验证方式对随机森林回归模型进行参数调优,得到受电弓碳滑板异常磨耗的参数模型;基于受电弓碳滑板异常磨耗的参数模型的特征重要性指标,识别受电弓碳滑板异常磨耗的关键致因;该方法能够辨识受电弓碳滑板磨耗状况,并分析异常磨耗情况下的关键因素,在维持列车的运行安全方面有显著的作用。
主权项:1.一种基于随机森林的受电弓碳滑板异常磨耗状况识别方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、采集受电弓碳滑板磨耗的特征数据;步骤2、对特征数据进行预处理,根据预处理后的特征数据建立输入矩阵和目标向量;步骤3、将输入矩阵和目标向量作为训练数据,对随机森林回归模型进行训练,并通过交叉验证方式对随机森林回归模型进行参数调优,得到受电弓碳滑板异常磨耗的参数模型;步骤4、基于受电弓碳滑板异常磨耗的参数模型的特征重要性指标,识别受电弓碳滑板异常磨耗的关键致因。
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权利要求:
百度查询: 西安交通大学 基于随机森林的受电弓碳滑板异常磨耗状况识别方法及系统
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