《表2 铁路道岔设备故障决策表 (部分数据)》

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《基于KNE-BPNN的电务设备故障预测》

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本文使用铁路道岔设备电路的监测数据作为KNE-BPNN故障预测系统的样本集，如表2所示。将表2中的数据初始化成一个决策表NDS=（U，C，D，V，f），其中条件属性C={温度，供电电压，发送电压，发送频率，接收1.1电压，接收1.2电压，干扰电压，故障情况}，决策属性D={故障情况}（发生设备故障为1，设备运转正常为0）。并非所有初始决策表中的因素都会对道岔设备故障产生影响，而通过K-均值样例约简以及邻域近似条件熵属性约简能够最大限度地保留决策系统中对道岔故障具有较大影响的样本。使用约简后的样本进行设备故障预测能够提高模型的预测精度和泛化能力。