典型文献
基于无偏灰色-马尔可夫模型的地铁牵引系统故障预测
文献摘要：
故障准确预测能够有效提高地铁车辆的检修效率.针对地铁牵引系统的故障预测问题,利用故障统计数据,提出一种基于无偏灰色-马尔可夫模型的预测方法.以受电弓模块为例,首先利用无偏灰色模型预测未来该模块的故障情况,接着建立了无偏灰色-马尔可夫模型,通过马尔可夫状态转移概率矩阵判断该模块未来可能处于的故障状态,最后利用修正函数对模型预测值进行修正,从而完成故障的准确预测.结果表明,将无偏灰色理论与马尔可夫模型相结合来预测故障较之单独使用无偏灰色预测模型具有更高的精度等级,对制定地铁列车牵引系统主动维护策略具有重要的参考意义.
文献关键词：
无偏灰色预测;马尔可夫模型;牵引系统;故障预测;主动维护
中图分类号：
作者姓名：
张程;李小波;张浩;张冬冬;吴竑霖;汪翔
作者机构：
上海工程技术大学 城市轨道交通学院,上海201620
文献出处：
引用格式：
[1]张程;李小波;张浩;张冬冬;吴竑霖;汪翔-.基于无偏灰色-马尔可夫模型的地铁牵引系统故障预测)[J].智能计算机与应用,2022(05):56-60
A类：
无偏灰色预测
B类：
马尔可夫模型,地铁牵引系统,系统故障,故障预测,准确预测,地铁车辆,检修,故障统计,受电弓,无偏灰色模型,灰色模型预测,预测未来,马尔可夫状态转移,状态转移概率矩阵,未来可能,能处,故障状态,修正函数,灰色理论,较之,灰色预测模型,精度等级,地铁列车,主动维护,维护策略,略具
AB值：
0.269052
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