Название статьи
Совершенствование вероятностных моделей прогнозирования отказов элементов инфраструктуры электроснабжения железных дорог
Журнал:
Известия Транссиба №3(31), 2017
Раздел журнала:
Транспортная энергетика
Страницы: 123-132
УДК: 621.336
Библиографическое описание статьи
Сидоров, О. А. Совершенствование вероятностных моделей прогнозирования отказов элементов инфраструктуры электроснабжения железных дорог [Текст] /
О. А. Сидоров, А. Н. Смердин, А. С. Голубков // Известия Транссиба / Омский гос. ун-т путей сообщения. – Омск. –
2017. – №3(31). – C. 123 – 132.
Аннотация
В статье рассматривается методика проектирования диагностической системы инфраструктуры электроснабжения железных дорог, основанная на применении байесовских сетей для прогнозирования вероятностей отказов. Для достижения максимальной эффективности диагностирования необходимо стремиться к минимизации количества входных параметров при сохранении требуемой точности. Предлагается диагностическая система, позволяющая оценить влияние каждого параметра на точность предсказания отказов. Восполнить недостаток исходных данных позволяет преимущество байесовских сетей - возможность задать структуру сети при помощи метода экспертных оценок, что позволит выполнить расчет вероятностей отказов при недостатке информации.
Список используемой литературы
Chen, Y. , & Tjandra, S. (2014). Daily collision prediction with sarimax and generalized linear models on the basis of temporal and weather variables. Transportation Research Record Journal of the Transportation Research Board, 2432, 26 - 36.
Fumeo, E. , Oneto, L. , & Anguita, D. (2015). Condition based maintenance in railway transportation systems based on big data streaming analysis. Procedia Computer Science, 53 (1), 437 -446.
Guclu, A., Yilboga, H. , Eker, O. F., Camci, F., Jennions, I. , & Guclu, A. (2010). Prognostics with autoregressive moving average for railway turnouts. In Conference of prognostics and health management society. Paris, France.
Wang G., Xu T., Tang T., Yuan T., Wang H. A Bayesian network model for prediction of weather-related failures in railway turnout systems. Expert Systems With Applications 69. 2017. pp. 247 - 256.
Zhou, Y. , Pahwa, A. , & Yang, S. S. (2006). Modeling weather-related failures of over-head distribution lines. IEEE Transactions on Power Systems, 21 (4), 1683 - 1690.
Neapolitan, R.E. Probabilistic reasoning in expert systems: theory and algorithms, JohnWiley & Sons. 1990.