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J-GLOBAL ID：201702275568985168   整理番号：17A1751381

パネルデータに基づく高速道路電気機械装置の故障多因子予測モデル研究【JST・京大機械翻訳】

Multi-factor prediction model of highway electromechanical equipment faults based on panel data model

著者 (3件)： Qin Yu (北京工業大学 北京城市協同創新中心,北京,100124) ,  Yu Quan (北京工業大学 北京城市協同創新中心,北京,100124) ,  Ren Guangli (北京工業大学 北京城市協同創新中心,北京,100124)
資料名： Jidian Gongcheng  (Jidian Gongcheng)
巻： 34  号： 6  ページ： 596-602  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3426A  ISSN： 1001-4551  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 高速道路の電気機械装置故障に対する多くの要因によって引き起こされた問題に対して、中国北京市の2012-2013年の6つの高速道路の毎日の電気機械設備の故障及び交通量、平均温度、相対湿度及び風速データに対して調査を行い、電気機械設備の故障を解釈変数とした。環境因子と作業負荷から,交通量,温度差,相対湿度と風速を説明変数として選び,混合回帰,個体固定効果,およびランダム効果パネルデータモデルを確立した。次に,3つの予測モデルに対して,F検定を用いて,データセットに対して,単位検定および共和分検定を行い,そして,モデルを比較し,そして,最適モデルを,選択した。そして,それらの間の比較を,行うことができた。研究結果により、個体の固定効果モデルは比較的に良く、温度差、相対湿度及び風速はこれらの要素が電気機械設備の故障に対して顕著な正の効果があり、交通流の要素は電気機械設備の故障に対して顕著なマイナス効果があることが明らかになった。研究結果は,高速道路電気機械装置の故障予測と予防保全のための理論的サポートを提供することができる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予防保全 ,  *電気機械 ,  *モデル ,  中華人民共和国 ,  *故障 ,  交通量 ,  平均気温 ,  *予測モデル ,  *高速道路 ,  相対湿度 ,  風速
準シソーラス用語： 固定効果 ,  温度差 ,  北京市 ,  *パネルデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： highway ,  mechanical and electrical equipment equipment ,  failure ,  panel data ,  multiple factors ,  model

分類 (2件)： 交通調査  (TB01031B) ,  自動車事故,交通安全  (TB01050G)

タイトルに関連する用語 (6件)： パネルデータ ,  高速道路 ,  電気機械 ,  故障 ,  予測モデル ,  研究