Knowledge Commons of Institute of Automation，CAS
| 基于GBDT的铁路事故类型预测及成因分析 | |
| 钟敏慧; 张婉露; 李有儒; 朱振峰; 赵耀 | |
| 发表期刊 | 自动化学报
 |
| ISSN | 0254-4156 |
| 2022 | |
| 卷号 | 48期号:2页码:470-478 |
| 摘要 | 运用数据挖掘技术进行铁路事故类型预测及成因分析,对于建立铁路事故预警机制具有重要意义.为此,本文提出一种基于梯度提升决策树(Grandient boosting decision tree, GBDT)的铁路事故类型预测及成因分析算法.针对铁路事故记录数据缺失的问题,提出一种基于属性分布概率的补全算法,最大程度保持原有数据分布,从而降低数据缺失对事故类型预测造成的影响.针对铁路事故记录数据类别失衡的问题,提出一种集成的GBDT模型,完成对事故类型的鲁棒性预测.在此基础上,根据GBDT预测模型中特征重要度排序,实现事故成因分析.通过在开放数据库上进行实验,验证了本文模型的有效性. |
| 关键词 | 事故类型预测 缺失补全 GBDT 集成学习 成因分析 |
| DOI | 10.16383/j.aas.c190630 |
| 引用统计 | |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56413 |
| 专题 | 学术期刊_自动化学报 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 钟敏慧,张婉露,李有儒,等. 基于GBDT的铁路事故类型预测及成因分析[J]. 自动化学报,2022,48(2):470-478. |
| APA | 钟敏慧,张婉露,李有儒,朱振峰,&赵耀.(2022).基于GBDT的铁路事故类型预测及成因分析.自动化学报,48(2),470-478. |
| MLA | 钟敏慧,et al."基于GBDT的铁路事故类型预测及成因分析".自动化学报 48.2(2022):470-478. |
| 条目包含的文件 | 下载所有文件 | |||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| AAS-CN-2019-0630.pdf（2697KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 | |
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