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1.
针对参数特征复杂度高的铁路产品,提出了一种基于随机森林(RF)结合前向序列选择(SFS)算法的铁路产品检验检测数据关键影响因素识别方法,以辅助基于经验的识别方法。创新使用RF-SFS算法,将其应用于铁路隧道防水板检验检测数据关键影响因素的识别研究。根据多年铁路隧道防水板检测数据,建立RF模型,获得了影响铁路隧道防水板检测结果的特征关键性评分序列。随后,结合SFS方法得出关键性评分序列的阈值,将排名前6位的影响因素识别为关键特征,模型的预测能力达到99.98%。为验证关键特征识别方法的有效性,对比分析3种模型在使用不同特征子集时的预测能力。当仅选用关键特征时,3种模型的预测能力均达到最佳,加入冗余特征后模型的预测能力逐渐降低。 相似文献
3.
船舶动力设备在自身性能退化过程中的相当长一段时间内仍能完成规定功能,对具有重要特征参数或性能指标的船舶动力设备而言,若使用定基线进行健康状态评估会导致评估值连续较低甚至误报警问题。为了解决这一问题,以目标设备按性能退化时间序列采集的特征参数为研究对象,首先建立退化基线计算方法,利用滑动概率神经网络和性能可靠度与基线值间的转换函数获得目标设备的动态退化基线;然后建立ARMA预测模型获得预测参数,并与退化基线计算方法结合对退化基线发生动态变化的时间节点进行预测;最后利用海水泵对建立的方法可行性进行验证。结果表明,本文建立的退化基线计算方法能够获得动态基线,退化基线预测方法能够对动态基线的变化时间节点进行准确预测。 相似文献
4.
已有城市轨道交通车站分类多基于定性分析,不能满足精细化设计和运营的需要。本文提出一种基于聚类站点公共特征的站点精细分类方法。首先,将来源于AFC(Automatic Fare
Collection)的进站客流量数据处理为时间序列数据,并基于K-Means++算法对各个站点的客流量进行聚类;其次,建立客流量聚类结果与土地利用特征多维参数的拟合方程,计算获得居住密集型、工作就业型以及区域中心型等5种大类站点的客流量公共特征。在此基础上,充分考虑属于同一大类站点不同站点的细分特性,使用5类客流量公共特征比重组合精细描述具体站点类型。
实例结果表明,使用本文提出的精细分类方法计算得到的每个站的客流量拟合值与真实客流值间的平均绝对百分比误差控制在14%以内,说明该分类方法具有可行性。 相似文献
5.
6.
3.3 变速器油温度传感器的检查 (1)用万用表欧姆挡检测油温传感器端子之间的电阻,应为2500Ω(20℃时)和300Ω(80℃)时。如果电阻值不符,需更换油温传感器;如果正常,则进行下一步检查。 (2)如果油温传感器检查为正常,则需拆开发动机舱内的电磁阀线束插接器,然后在冷态(20℃)时检测自动变速器电脑插接器33—35端子之间的电阻,应为2500Ω;预热变速器,在油温升高的同时, 相似文献
7.
8.
9.
10.
一辆帕萨特B5轿车,因空调不制冷来我公司维修。打开发动机罩盖,起动着车后,发现压缩机电磁离合器吸上之后马上又断空调系统电路图,对其仔细研究,结果发现能够控制压缩机通、断的,不仅有温度控制开关,而且还与空调压力开关相通。难道是压力开关坏了?仔细查看压力开关线路(帕萨特B5没有电脑空调自检系统),并对压力开关插头进行短接,压缩机开始连续工作,但发出刺耳的“吱……”响声,很明显,压缩机发卡。 相似文献