基于支持向量机的区间轨道电路故障诊断研究

支持向量机(SVM)算法以统计学习理论为基础,依据结构风险最小化的原则,且在有效的特征信息有效的情况下,能够对数据中隐藏的有效信息进行挖掘。故本文用支持向量机对ZPW-2000轨道电路进行故障诊断研究,且用遗传算法和粒子群算法对其中的参数进行优化,进而实现故障类别的判断。对提高铁路信号维护的智能化水平有重大意义。