基于KMEANS特征匹配算法的车辆门系统亚健康预测方法研究

• 作者: 张世钟 张伟 曹劲然 许志兴 龙静
• 来源期刊: 城市轨道交通研究
• 学科: 交通运输
• 关键词: 轨道交通 车辆门系统 健康预测 KMEANS聚类 特征提取
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 74-78
• 页数: 5页
• 分类号: U270.38+6
• 字数: 4126字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16037/j.1007-869x.2019.09.017

摘要

在轨道交通车辆门系统远程监控技术背景下,研究基于KMEANS特征匹配的门系统亚健康预测方法.提取监测数据时域统计特征值,与正常数据的标准特征值同时输入KMEANS分类器当中聚类,根据聚类空间距离排序结果筛选出差异较大的特征集合,以特征值序号和正负号代表特征值及相对变化趋势,并构造特征向量;将特征向量输入规则库当中匹配,根据亚健康类型的频度和置信度大小综合给出预测结果.台架测试验证结果表明:对于训练后的亚健康类型预测准确度很好.KMEANS特征匹配的门系统亚健康系统在广州地铁正线试验运行.试验运行结果表明,该系统不仅能够满足现场状态修要求,而且还能不断学习新亚健康类型,并扩充数据库,使预测结果更准确稳定.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龙静		12	70	5.0	8.0
2	张伟		5	25	3.0	5.0
3	许志兴		5	22	3.0	4.0
4	张世钟		3	1	1.0	1.0
5	曹劲然		1	1	1.0	1.0