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基于XGboost模型的城市轨道交通列车运行速度实时异常检测研究
被引量：
4
1
作者
刘杰
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期49-55,共7页
随着城市轨道交通的迅猛发展,为保证列车安全行驶,对列车速度异常检测方法研究十分必要。为此提出一种将极端梯度提升(XGboost)和异常检验方法结合的列车速度异常检测方法。首先利用现场采样的列车速度数据,对XGboost模型进行训练,然后...
随着城市轨道交通的迅猛发展,为保证列车安全行驶,对列车速度异常检测方法研究十分必要。为此提出一种将极端梯度提升(XGboost)和异常检验方法结合的列车速度异常检测方法。首先利用现场采样的列车速度数据,对XGboost模型进行训练,然后利用交叉验证和网格搜索方法确定XGboost模型最优参数,最后利用极大似然估计和格拉布斯检验,对预测结果进行异常判定。实验结果表明:与另外4种常用模型的测试集对比,F 1值分别提高7.08%、12.9%、16.9%和2.9%,该方法在时间效率上满足列车运行实时检测要求。
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关键词
交通运输工程
列车速度异常检测
极端梯度提升
交叉验证
网格搜索
格拉布斯检验
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题名
基于XGboost模型的城市轨道交通列车运行速度实时异常检测研究
被引量：
4
1
作者
刘杰
机构
重庆工程职业技术学院智能制造与交通学院
出处
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期49-55,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61703351)。
文摘
随着城市轨道交通的迅猛发展,为保证列车安全行驶,对列车速度异常检测方法研究十分必要。为此提出一种将极端梯度提升(XGboost)和异常检验方法结合的列车速度异常检测方法。首先利用现场采样的列车速度数据,对XGboost模型进行训练,然后利用交叉验证和网格搜索方法确定XGboost模型最优参数,最后利用极大似然估计和格拉布斯检验,对预测结果进行异常判定。实验结果表明:与另外4种常用模型的测试集对比,F 1值分别提高7.08%、12.9%、16.9%和2.9%,该方法在时间效率上满足列车运行实时检测要求。
关键词
交通运输工程
列车速度异常检测
极端梯度提升
交叉验证
网格搜索
格拉布斯检验
Keywords
traffic and transportation engineering
abnormal train speed detection
extreme gradient boosting
cross-validation
grid search
Grubbs test
分类号
U298 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于XGboost模型的城市轨道交通列车运行速度实时异常检测研究
刘杰
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021
4
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参考文献
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