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故障预测模型的训练方法、列车系统故障预测方法和装置

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摘要

本发明提供了故障预测模型的训练方法、列车系统故障预测方法和装置，该方法包括:获取当前列车系统的本地样本运行信号和样本环境信号；对本地样本运行信号进行特征提取，得到关键指标特征；对样本环境信号进行特征提取，得到环境指标特征；根据关键指标特征和环境指标特征之间的依赖性，确定用于对故障进行预测的主导特征；利用主导特征训练故障预测模型。本方案能够提高对列车故障进行预测的准确性。

著录项

  • 公开/公告号CN114611561A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-06-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西门子交通技术(北京)有限公司;

    申请/专利号CN202210319588.1

  • 发明设计人 张艺菲;郑杰;尼古拉斯·迈克尔·汉森;

    申请日2022-03-29

  • 分类号G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构北京康信知识产权代理有限责任公司;

  • 代理人李慧

  • 地址 100102 北京市朝阳区望京中环南路7号17幢26层

  • 入库时间 2023-06-19 15:36:51

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-06-10

    公开

    发明专利申请公布

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