改进Apriori算法提升地铁故障关联规则挖掘效率
123 浏览量
更新于2024-08-03
收藏 326KB PDF 举报
本文主要探讨了在地铁运营中,通过应用改进的Apriori算法进行故障关联规则挖掘的重要性。地铁作为城市的公共交通核心,其设备故障可能导致服务中断和乘客安全问题,因此对故障数据进行深入分析是必不可少的。传统的Apriori算法可能无法有效处理地铁故障数据的多样性及影响程度的复杂性,因此作者提出了一种改进的算法,旨在解决这些问题。
改进的Apriori算法考虑了故障之间的关联性,与经典的FP-Growth算法进行了对比,旨在优化算法的思想和流程。它通过挖掘车载 ATP 故障与信号设备故障等各类故障之间的频繁项集和关联规则,以便更好地理解和预测故障模式,从而支持故障影响程度分析、故障诊断、故障预警以及风险危害等级划分等关键任务。例如,通过分析可以发现某些特定组合的故障可能会导致更大的风险,或者某些故障的出现可能会预示着其他严重故障的可能性。
作者以2020年某地铁的实际设备故障数据为例,使用Python编程语言实现了改进的Apriori算法的建模仿真,实际操作中生成了一系列故障关联规则的结果。这些结果为地铁运营管理者提供了重要的决策支持工具,帮助他们制定更有效的预防策略和应急响应计划,确保地铁系统的高效运行和乘客的安全。
文章的关键知识点包括:
1. 地铁故障数据的特点:多样性、影响程度难以界定。
2. 改进Apriori算法的设计:考虑故障关联,优化经典算法。
3. 与FP-Growth算法的对比:在处理复杂故障数据上的优势。
4. 实例应用:2020年某地铁设备故障数据分析。
5. 采用的工具:Python语言和关联规则挖掘。
6. 结果应用:故障影响程度分析、故障诊断、预警和风险等级划分。
本文的研究成果对于提升地铁运营的智能化水平,降低故障风险,保障城市公共交通的稳定运行具有显著的实际价值。同时,它也为其他领域中的故障关联规则挖掘提供了新的思考和实践方向。
2021-07-14 上传
2021-07-14 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
2021-01-12 上传
2024-05-13 上传
2021-07-14 上传
2013-05-07 上传
2021-09-13 上传
惊鸿若梦一书生
- 粉丝: 1w+
- 资源: 12
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手