专利名称: |
一种铁路车务故障处理方法 |
摘要: |
本发明公开了一种铁路车务故障处理方法,包括以下步骤:(1)提取故障特征数据;(2)利用智能算法对所提取的故障特征数据进行优化处理;(3)选择深度学习模型对优化处理的故障特征数据进行训练,直至模型的训练收敛;(4)将经过训练的故障特征数据发送至专家系统,经专家系统分析后将信息反馈给车间、段调度、铁路局及CTC。本发明能够自动传送反馈铁路故障,避免了现有铁路故障处理时电话交流效率低、沟通慢、汇报时间长等问题,并且反馈故障原由时不带感情色彩,避免由于沟通不当而造成故障延期,不能及时处理等问题,对铁路故障的处理更方便快速。 |
专利类型: |
发明专利 |
国家地区组织代码: |
甘肃;62 |
申请人: |
兰州容大信息科技有限公司 |
发明人: |
周庆华 |
专利状态: |
有效 |
发布日期: |
2019-01-01T00:00:00+0800 |
申请号: |
CN201810418571.5 |
公开号: |
CN108583629A |
代理机构: |
北京中誉威圣知识产权代理有限公司 11279 |
代理人: |
席勇 |
分类号: |
B61L27/04(2006.01)I;B61L27/00(2006.01)I;B;B61;B61L;B61L27;B61L27/04;B61L27/00 |
申请人地址: |
730010 甘肃省兰州市安宁区枣林路139号(兰州交通大学科技园孵化楼532室) |
主权项: |
1.一种铁路车务故障处理方法,其特征在于,所述方法包括:(1)提取故障特征数据将车站值班员行车记录登记簿、现场工作人员日常维护处理经验以及从云平台上所获得的车间、段调度、铁路局与CTC的故障检测数据作为故障特征数据源,进行数据融合算法后,提取故障特征数据;(2)利用智能算法对所提取的故障特征数据进行优化处理;(3)选择深度学习模型对优化处理的故障特征数据进行训练,直至模型的训练收敛;(4)将经过训练的故障特征数据发送至专家系统,经专家系统分析后将信息反馈给车间、段调度、铁路局及CTC。 |
所属类别: |
发明专利 |