基于多因素的智能客站设备健康状况综合评价模型优化研究
高速铁路日益扩大的建设需求和人工智能等新型控制手段的飞速发展，势必带来智能客运车站的建设和配套设备的大规模增加，在满足旅客日益增长的安全、便捷、智能、绿色出行需求的同时，对智能客站设备进行实时感知、主动监控和智能运维，有利于提升客运服务质量和客运车站健康等级，从而有利于提升智能客站整体的健康水平。本文首先从智能客站设备的种类、用途、运维等角度出发，搭建了智能客站设备健康评价层级架构；其次，通过改进的专家评价、贝叶斯网络、模糊子集、隶属度函数等方法得到智能客站设备的多因素评价权重；再结合设备健康状况概率值，得到基于多因素的智能客站设备健康状况综合隶属度值，依据昆明南站设备数据对其进行数据分析；另外，利用Kmeans算法分析了郑州东站的设备健康状况，将两者进行比对，得到不同类别智能客站设备最终的健康状况等级评价结果。
智能客站 高速铁路 设备 健康状况 多因素
李君 徐春婕
北京经纬信息技术有限公司,北京 100081 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所,北京 100081
国内会议
长沙
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394-409
2021-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）