[发明专利]一种基于外部气象环境影响的接触网故障预测方法有效
| 申请号： | 201710585215.8 | 申请日： | 2017-07-18 |
| 公开（公告）号： | CN107463950B | 公开（公告）日： | 2021-01-29 |
| 发明（设计）人： | 林圣;王贞;高仕斌;冯玎;何正友 | 申请（专利权）人： | 西南交通大学;中国铁路总公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都信博专利代理有限责任公司 51200 | 代理人： | 王沙沙 |
| 地址： | 610031 四川省成都市*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于外部气象环境影响的接触网故障预测方法，包括以下步骤：获取气象数据根据其属性进行分类形成集合，分别对上述集合中的数据进行离散化处理为适合特征描述的数学形式，构建样本集；采用AdaBoost算法对样本集训练构造不同权重下的弱分类器，弱分类器组合形成强分类器；获取未来气象信息，作为强分类器的特征输入，完成接触网故障的预测；本发明充分考虑外部气象对接触网运行的影响，对接触网的运行状态进行预测预警，为铁路运营人员维护抢修提供决策支撑，减少意外事故的发生，提高铁路运行可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 外部 气象 环境 影响 接触 故障 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于外部气象环境影响的接触网故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取气象数据根据其属性进行分类形成集合，分别对上述集合中的数据进行离散化处理为适合特征描述的数学形式，构建样本集G；G＝{X，Y}，其中X为气象特征影响因素，Y为影响因素对应的结果；采用AdaBoost算法对样本集训练构造不同权重下的弱分类器，弱分类器组合形成强分类器；获取未来气象信息，作为强分类器的特征输入，完成接触网故障的预测。
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