典型文献
基于改进随机森林算法的大巴门状态监测研究
文献摘要：
为解决传统大巴车门状态监测问题,保证大巴车门在运行状态中安全可靠,提出一种采用新型混合信息增益的随机森林算法,并基于该算法构建大巴门状态监测系统.该算法采集大巴门驱动电机的电流、速度、方向以及车门起始位置、锁到位等信息形成原始数据集,划分出测试集与训练集.采用广义信息增益指标筛选变量,再基于Bagging Boosting方法构建随机森林模型,实现对大巴门系统状态的预测.为验证算法的有效性,对某公司大巴门系统进行在线的数据集采集与验证,结果表明改进型算法在大巴车门状态监测系统上判断准确度高、时效性强、鲁棒性出众.
文献关键词：
大巴车门;改进随机森林;状态监测
中图分类号：
作者姓名：
丁琪军;朱松青;杨南
作者机构：
南京工程学院机械工程学院,江苏 南京211167
文献出处：
引用格式：
[1]丁琪军;朱松青;杨南-.基于改进随机森林算法的大巴门状态监测研究)[J].南京工程学院学报（自然科学版）,2022(04):41-47
A类：
大巴车门
B类：
改进随机森林算法,监测问题,混合信息,信息增益,状态监测系统,驱动电机,起始位,原始数据,分出,测试集,训练集,指标筛选,Bagging,Boosting,随机森林模型,某公司,数据集采,改进型,出众
AB值：
0.244824
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