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基于SVR的动车组设备安全评估方法研究

论文摘要

安全是铁路运输的重中之重,加强运输设备安全管理对于保障铁路正常秩序具有重要意义。动车组具备运行速度快,安全性能好,运量大的良好特性,在铁路运输设备中占据重要地位,为进一步完善动车组安全标准化管理,在综合考虑影响动车组安全态势的内外因素基础上,首次构建了基于运用质量、质量鉴定、安全专项整治等6个维度的动车组安全标准化评估指标体系,并建立了基于支持向量回归(SVR)的动车组安全标准化评估模型,仿真结果说明,上述模型高效合理,可操作性强,评估结果符合路局业务部门实际情况,适用于动车组安全标准化评估。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 动车组安全标准化评估指标体系的建立
  •   1) 运用质量。
  •   2) 质量鉴定。
  •   3) 技防措施。
  •   4) 源头质量 （含技术加装改造） 。
  •   5) 5t设备监控。
  •   6) 安全专项整治。
  • 3 基于SVR算法的动车组安全标准化评估模型的建立
  •   3.1 支持向量回归 （SVR） 算法
  •   3.2 支持向量回归模型的建立
  • 4 案例分析
  •   4.1 BP神经网络模型
  •     1) 模型的建立
  •     2) 模型训练步骤
  •   4.2 模型对比分析
  •     1) 预测精度分析
  •     2) 新数据的预测能力分析
  • 5 结束语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 孙思齐,马小宁,薛蕊

    关键词: 设备画像,支持向量回归,回归分析

    来源: 计算机仿真 2019年05期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 铁路运输

    单位: 中国铁道科学研究院研究生部,中国铁道科学研究院铁路大数据研究与应用创新中心

    基金: 中国铁道科学研究院院基金重大课题(2017YJ005)

    分类号: U266

    页码: 179-183

    总页数: 5

    文件大小: 495K

    下载量: 67

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/295e31b1266e202e3cfa502a.html