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基于数据驱动支持向量机的高速列车车轴温度预测方法
成果名称: | 基于数据驱动支持向量机的高速列车车轴温度预测方法 | 关键字: | 车轴 , 预测 , 核函数 , xj , 因素 , 互信息 , 列车 , 预测模型 , 函数 , 高速列车 | 应用行业: | 铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业 |
高新技术领域: | 先进制造技术 | 所在地: | 陕西省 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | CN201811423659.2 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内先进 | 研究形式: | |
学科分类: | 战略新兴产业: | 高端装备制造 | 课题来源: | ||
第一完成单位名称: | 西安理工大学 | 第一完成单位属性: | 技术成熟度: | ||
合作方式: | 技术转让 | 交易价格(万): | 6.00 | 所属十强产业: |
本发明公开的基于数据驱动支持向量机的高速列车车轴温度预测方法:首先,通过传感器采集车轴温度与影响车轴温度变化的因素,并对采集到的实时数据进行数据预处理;其次,利用互信息和皮尔逊相关系数得到车轴温度与其他影响车轴温度变化的因素的相关性,筛选出与车轴温度变化相关性大的因素以及相关性小的因素;然后,利用支持向量回归机选择用于车轴温度预测模型的核函数,建立车轴温度预测模型;最后,将待测数据代入建立的车轴温度预测模型中,得到车轴温度的预测值。本发明公开的方法能够分析出对车轴温度变化影响显著的因素,可以为轴温报警器工作提供理论支持,同时保障列车的安全运行。
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苏博晖
15614431192
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