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数据挖掘在高速公路机电设备故障预测中的应用
| 论文题名： | 数据挖掘在高速公路机电设备故障预测中的应用 |
| 关键词： | 机电系统;数据仓库;数据挖掘;故障预测;高速公路;机电设备 |
| 摘要： | 高速公路机电系统作为实现运营管理目标的核心支撑系统,具有结构复杂,技术含量高、设备昂贵的特点,机电系统的好坏直接影响着高速公路运营状况。 随着高速公路机电系统设备数量种类的不断增长,产生的故障种类数量也开始急剧增长,如何对机电设备故障数据进行有效的分析和处理以便从中获取有用知识,辅助机电系统维护管理工作已经成为一个非常关键的问题。数据挖掘则正是解决该问题的一项新兴技术,它能够处理大量的历史数据并从中挖掘出隐含信息、模式或趋势,具有广泛的应用前景。 本论文在对高速公路维护管理模式以及机电系统设备构成、故障特点等进行了调研并对原始业务数据进行了分析的基础上,对原始业务数据进行提取、转换和加载的预处理操作,建立了基于主题的高速公路机电设备故障数据仓库。基于该数据仓库,采用了分类中的决策树算法和贝叶斯算法对故障设备信息进行分类。本文利用软件集成开发环境VisualStudio2008和MicrosoftSQLServer2008中的数据分析工具,对原始数据进行处理并得出最终结果。 最终,本文得到关于故障设备信息的分类并产生了分类规则,并对不同算法进行了比较。这些规则有利于对故障机电设备信息的分类和预测,并将为高速公路维护人员提供有效地决策支持。 |
| 作者： | 温延超 |
| 专业： | 交通信息工程及控制 |
| 导师： | 许宏科 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长安大学 |
| 学位年度： | 2011 |
| 正文语种： | 中文 |
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