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| 城市轨道交通设备故障聚类与贝叶斯网络预警 | |
| 作者单位： | ;1.中国铁道科学研究院电子计算技术研究所;2.北京经纬信息技术公司 |
| 摘 要： | 针对城市轨道交通的海量监控报警数据分析难度大的问题,结合设备故障特征,应用数据挖掘方法定义聚类特征树,建立基于故障集的层次聚类分析模型,取得故障要素的高频聚类并识别关联规则。通过构建故障贝叶斯层次网络,提出故障预警模型,计算取值概率推断预警值,进一步探讨了关联性预警的识别和应用策略。采用某城市轨道交通的阶段报警数据实例验证,表明识别出的故障关联规则与实际较好地符合,利用该方法推断故障预警能快速定位风险隐患,为安全管理提供有效的决策支持。 |
| 关 键 词： | 城市轨道交通 故障 预警 聚类 贝叶斯网络 |
Equipment fault clustering and Bayesian network pre-alarm of urban rail transit |
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