《表1 关键设备智能感知与评价系统算法模型训练与预测》

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《地铁站台门智能感知与评价系统的应用》

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通过在实验室搭建站台门智能感知与评价系统的测试平台，验证了站台门智能感知与评价装置的功能性要求，同时验证模型算法的准确性。将所有数据按照3:1比例切分为训练集和测试集分别进行模型训练与预测，实验测试结果如表1所示。由表1可知，关键设备智能感知模型算法的状态评价准确率达到了95%以上，关键设备曲线预测模型算法的预测准确率也达到了95%以上，说明本文中的模型算法能对关键设备的当前或未来运行状态做出准确评价，并实现故障预警。