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基于卷积神经网络的铁路故障持续时间预测方法研究
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作者 朱月皓 孟令云 +2 位作者 廖正文 王先枢 田海宁 《铁路计算机应用》 2023年第12期13-17,共5页
随着铁路网络复杂程度的不断提高,铁路运营部门调度难度日益增加,亟须研究精准预测铁路故障持续时间的方法,从而提高铁路调度系统应对各类风险和事故的能力。文章基于“安监报1”的文本数据,结合Jieba分词、Word2vec词向量模型等自然语... 随着铁路网络复杂程度的不断提高,铁路运营部门调度难度日益增加,亟须研究精准预测铁路故障持续时间的方法,从而提高铁路调度系统应对各类风险和事故的能力。文章基于“安监报1”的文本数据,结合Jieba分词、Word2vec词向量模型等自然语言处理技术,构建了一种基于卷积神经网络(CNN,Convolutional Neural Network)的铁路故障持续时间预测模型,并基于中国铁路沈阳局集团有限公司的实际生成数据进行试验。试验结果表明,本预测模型能够较为快速、准确地获取铁路故障持续时间及其概率分布,为列车的运行调整提供参考。 展开更多
关键词 铁路故障持续时间 自然语言处理 卷积神经网络(CNN) Word2vec 安监报1
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