【摘 要】
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无接触网供电车辆结构复杂,设备状态监测系统采集到的数据量大,数据类型多,价值密度低.为了充分挖掘其潜在的信息,传统的数据处理通过自身经验发现数据中的价值,预测精度较低
【机 构】
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兰州交通大学机电技术研究所,甘肃省物流及运输装备信息化工程技术研究中心
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无接触网供电车辆结构复杂,设备状态监测系统采集到的数据量大,数据类型多,价值密度低.为了充分挖掘其潜在的信息,传统的数据处理通过自身经验发现数据中的价值,预测精度较低,不能满足目前的需求. C4.5决策树算法作为数据挖掘中常用的数据处理方式,具有一定的优越性.本文基于改进的C4.5算法,首先在传统算法的基础上,提出一种改进的决策树分类算法;再基于该算法流程建立了无接触网供电新型车辆故障预测模型;最后通过案例验证了预测的准确性,为列车安全可靠运行提供了有效保障措施.
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