基于朴素贝叶斯分类器的公共自行车系统故障诊断方法

摘要：

针对公共自行车没有安装车载检测传感器、流动及停放区域较大、管理部门无法及时发现自行车故障等问题,提出了基于朴素贝叶斯分类器的自行车故障诊断方法.通过分析公共自行车系统(PBS)租用记录、维修记录和用户评价,选取15个状态分类特征作为自行车故障检测的特征向量;根据朴素贝叶斯分类器后验概率,获取每个状态分类特征对类的贡献率;以召回率作为评价指标来预测诊断故障自行车.采用杭州市PBS 2016年的相关数据对模型进行实践验证,通过预测模型输入特征值的优化,测试样本的召回率达85.79％,精度较为理想.

关键词：贝叶斯分类器、公共自行车系统、故障诊断、贡献率

所属期刊栏目：30

分类号：TP206;U121(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61773347;浙江省公益技术研究项目LGF19F030001

在线出版日期：2019-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：983-987