期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
铁路事故持续时长预测背景下的影响因素分析 被引量：5
1
作者 樊梦琳 郑伟 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第S1期101-106,共6页
为提高铁路事故持续时长预测能力及行车调度指挥水平,选取2006—2015年中国铁路事故报告数据为研究对象,根据事故持续时长特征,首先利用焦点损失(FL)和双向门控神经网络(BiGRU)的分类模型(FL-BiGRU)对事故直接致因进行分类;然后应用统... 为提高铁路事故持续时长预测能力及行车调度指挥水平,选取2006—2015年中国铁路事故报告数据为研究对象,根据事故持续时长特征,首先利用焦点损失(FL)和双向门控神经网络(BiGRU)的分类模型(FL-BiGRU)对事故直接致因进行分类;然后应用统计学方法最大信息系数进行相关性分析,得到与持续时长相关的前8个因素并选其作为预测指标;最后利用5种机器学习算法建立事故持续时长预测模型以验证相关性分析进行因子集筛选的合理性。结果表明:FL-BiGRU分类模型精确度达到94%;最大信息系数构建的预测指标体系能够显著提高预测模型的准确度,其中卡方检测决策树(CHAID)模型较其他模型预测性能最佳,准确度为79%;在实际工作中可用于辅助调度工作。 展开更多
关键词 事故持续时长预测 铁路事故报告 焦点损失 双向门控循环单元 最大信息系数
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部