轨道交通故障信息分类算法优化研究

轨道交通故障信息记录冗杂,需要人力手工分类,导致隐患信息不能被挖掘。文章首先建立轨道交通故障信息语料库,其次向量化故障信息,使用K-means聚类算法进行分类,再次应用隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题模型抽取主题,找出轨道交通的故障规律,最后建立基于文本识别的轨道交通故障信息分类流程和算法体系。