典型文献
基于数据驱动的轨道电路故障预测及预警方法研究
文献摘要：
针对轨道电路传统维修模式存在的效率低、维修不及时等问题,结合轨道电路的工作原理,分析了轨道电路的故障模式,提出了红光带故障诊断方法.采用随机梯度下降逻辑回归模型,建立了基于数据驱动的轨道电路故障智能预测及预警方法,以实现对具有递增或递减趋势的监测数据的预测及预警.以某站某轨道电路为案例,应用该方法进行趋势预测.试验结果表明:该方法对不同的轨道区段和不同的监测量均有较强的适用性,可同时对多个监测量的数值变化情况进行预测,实现对轨道电路的故障预警,提高轨道电路维修的及时性和效率.
文献关键词：
轨道电路;数据驱动;随机梯度下降逻辑回归模型;趋势预测;故障预警
中图分类号：
作者姓名：
纪玉清;欧冬秀;李永燕
作者机构：
上海市轨道交通结构耐久与系统安全重点实验室,201804,上海;同济大学交通运输工程学院,201804,上海;上海铁大电信科技股份有限公司,200070,上海
文献出处：
引用格式：
[1]纪玉清;欧冬秀;李永燕-.基于数据驱动的轨道电路故障预测及预警方法研究)[J].城市轨道交通研究,2022(07):30-33
A类：
随机梯度下降逻辑回归模型
B类：
轨道电路,电路故障,故障预测,预警方法,维修模式,故障模式,红光带故障,故障诊断方法,智能预测,趋势预测,区段,监测量,故障预警,及时性
AB值：
0.202713
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