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J-GLOBAL ID：202102285688568695   整理番号：21A0752766

サポートベクトル回帰に基づく地下鉄パンタグラフの摩耗傾向予測モデルに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Prediction model of subway pantograph slide pan wear trend based on LSSVR

著者 (3件)： Xu Wenwen (西南交通大学 物理科学与技術学院 ,成都,610031) ,  Peng Jianping (西南交通大学 物理科学与技術学院 ,成都,610031) ,  Qiu Chunrong (西南交通大学 物理科学与技術学院 ,成都,610031)
資料名： Tielu Jisuanji Yingyong  (Tielu Jisuanji Yingyong)
巻： 29  号： 1  ページ： 77-81  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4461A  ISSN： 1005-8451  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： 列車給電システムの重要部分の一つであるパンタグラフの摩耗問題に対して、一つの予測モデルが地下鉄の電弓滑板の摩耗傾向に対して有効なフィッティングと予測を行い、既存の検出システムはパンタグラフのリアルタイム検出の不足を補った。線形サポートベクトル回帰(SVR-Linear),最小二乗サポートベクトル回帰(LSSVR),および最適化後の最小二乗法サポートベクトル回帰(MI-LSSVR)を用いて,テストシステムから得たパンタグラフスライドのデータを訓練し,フィッティングした。訓練したモデルを用いて,滑り板摩耗の予測を実現でき,その中で,MI-LSVRの適合精度は97.3%に達した。そのほか、地下鉄走行の距離データを利用して予測を行い、前回の運転後の滑板の厚さを事前に獲得し、滑り板に摩耗を限る時に予測を行い、滑板がまだ耐える運行距離を獲得でき、パンタグラフ検査員の仕事量を減らし、パンタグラフの使用効率を高める。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最小二乗法 ,  最適化 ,  *摩耗 ,  *パンタグラフ ,  スライド ,  線形性 ,  検査員 ,  *予測モデル ,  走行
準シソーラス用語： 実時間 ,  *サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 鉄道車両用機器  (QH02030G)

タイトルに関連する用語 (7件)： サポートベクトル回帰 ,  地下鉄 ,  パンタグラフ ,  摩耗 ,  傾向 ,  予測モデル ,  研究