一种基于GBRT算法的CA砂浆脱空检测方法

摘要：

不同于现有检测方法,利用CA砂浆脱空和非脱空情况下采集到的声音信号不同,提出把机器学习领域中的GBRT算法应用到CA砂浆脱空检测领域.利用脱空和非脱空情况下采集到的数据,使用GBRT算法训练出一个二分类模型;通过对输入数据做类别决策,判断对应的采集位置是否脱空.介绍算法原理,并结合CA砂浆脱空问题,分析模型的使用技巧;引入其他主流机器学习分类算法进行比较分析.实验结果证明,GBRT算法构造的模型性能较好,在CA砂浆脱空检测领域具有应用前景.

关键词：无砟轨道、CA砂浆、脱空、GBRT算法、机器学习分类算法

所属期刊栏目：15

分类号：U213.2(铁路线路工程)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61271383;华侨大学研究生科研创新能力培育计划资助项目1511314017

在线出版日期：2018-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：292-301