基于差分自回歸—隨機森林的動車組輪對旋修策略優(yōu)化研究

摘要： 基于動車組運行里程和輪對尺寸退化過程為非平穩(wěn)時間序列的特點，將差分自回歸移動平均模型（ARIMA）與隨機森林算法相結合，對關鍵尺寸退化趨勢影響下的輪對旋修策略優(yōu)化進行研究。利用ARIMA對運行里程數據進行差分處理，運用基尼系數劃分特征構建隨機森林決策樹，將輪對歷史檢測數據劃分為訓練集和測試集進行訓練，以預測均值確定輪對尺寸預測值。以輪對幾何尺寸和動力學性能為約束條件，以最長使用... （共8頁）