基于数据挖掘的高速列车车轮安全预测 |
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作者姓名: | 何蕾 张渝 谭优 高晓蓉 王泽勇 郭建强 |
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作者单位: | 西南交通大学物理科学与技术学院 |
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摘 要: | 为了保障高速列车安全运行,采用ARIMA数据挖掘理论,研究了高速列车运动部件车轮的直径和磨耗的变化规律和安全预测。实验结果表明,ARIMA模型适用于车轮尺寸预测,随着输入数据量的增加,预测结果越好,而列车轮径比踏面磨耗的预测精度更高;同时与Least Square Estimation的预测结果进行了比较,结果优于Least Square Estimation。这为进一步将ARIMA应用于铁道领域列车关键部件的寿命和安全预测的研究提供参考。
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