列车运行牵引制动故障分类的随机森林算法设计与验证

列车的运行安全对轨道交通的可持续发展至关重要。牵引制动系统的故障可能导致严重的安全问题和运行延误。通过准确检测运行中的牵引制动故障,可以提高列车安全性,降低事故发生的可能性。本研究旨在提高列车运行牵引制动故障的诊断分类准确性与有效性。首先,基于时序特征的数据分析列车牵引制动故障数据集。设计数据重采样逻辑和特征提取方法,解决原始数据类别不平衡的问题,实现了显著的性能提升。实验表明,在使用相同的数据规模进行机器学习训练时,各个机器学习模型的分类性能均提升了10%以上。接着,建立基于SVM和决策树的机器学习模型,对数据集进行故障分类识别,并通过网格搜索进行超参数调整。此外,尝试多种基于基础分类算法的集成学习策略,并对所设计的模型进行仿真验证。其中,随机森林算法表现突出,测试准确率达到96.12%。通过分析分类报告和混淆矩阵,验证该方法的有效性和可靠性,为列车运行牵引制动故障诊断提供一种新的解决方案。