基于数据挖掘的地铁车辆车门状态异常信号自动检测研究

摘要

为了及时精准检测地铁车辆车门状态异常信号，保障地铁车辆平稳安全运行，提出基于数据挖掘的地铁车辆车门状态异常信号自动检测方法。采集地铁车辆车门状态数据，并提取车门状态异常信号特征，然后采用主成分分析法降维处理该特征数据集，将主成分特征分量输入到支持向量机中进行学习，建立地铁车辆车门状态异常信号检测分类器，最后结果表明，所提方法可实现车门异常状态信号的高效高精度检测，可满足地铁车辆的日常车门状态检测需求。

关键词

地铁车辆 / 车门状态 / 异常信号检测 / 特征提取