基于机器学习的列车设备故障预测模型研究

决策树作为机器学习和数据挖掘领域中广泛应用的预测模型,其输出结果易于理解和解释。针对高速铁路车载智能设备数量庞大的流数据且设备故障复杂和诊断效率低等问题,采用CVFDT决策树算法,通过对规范化的列控设备流数据进行机器学习,构建车载设备智能故障预测模型(低概率发生、高概率发生和已发生故障),实现对设备潜在故障“事前排除”,提高故障分类精度、定位和诊断准确性,保障高速铁路运营安全和运输效率。