基于神華貨車狀態(tài)檢修技術(shù)架構(gòu)模型分析

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摘 要：為了提升神華鐵路重載貨車狀態(tài)監(jiān)測(cè)預(yù)警精度，設(shè)計(jì)一種不含機(jī)器學(xué)習(xí)模塊的重載貨車監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)深度挖掘算法。此算法以加權(quán)因子整合算法為關(guān)鍵技術(shù)，融合差值序列、線性重投影、線性回歸、傅里葉變換等算法模塊。仿真測(cè)試中，利用神華鐵路2020年全年實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)相比較傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其在紅色預(yù)警狀態(tài)下故障檢出率更高，無(wú)預(yù)警狀態(tài)下故障檢出率遠(yuǎn)低于機(jī)器學(xué)習(xí)算法，且算力硬件需求遠(yuǎn)低于機(jī)器學(xué)習(xí)算法。（剩余5879字）