基于大模型混合算法的站台门设备状态预测方法研究
地铁站台门设备关键状态量的监测为设备状态预警提供了重要依据.根据免疫算法及小波神经网络的基本原理,对设备状态预测进行优化,提出大模型混合算法的站台门设备状态预测算法.结合国内外城市轨道交通机电类设备健康运营现状,对基于大模型混合算法(免疫算法+小波神经网络)的站台门设备健康管理系统进行验证,结果表明此算法预测设备状态误差小、理论值准确.
设备状态预测、大模型混合算法、免疫算法、小波神经网络
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U482.4(其他道路运输工具)
2020-07-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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