文档介绍：㈣/浚步太海硕士学位论文麒数据挖掘在高速公路机电设备故障预测中的应用\许宏科教授申请学位级别交通信息工程及控制论文提交日期学位授予单位长安大学答辩委员会主席武奇生教授侯媛彬教授温延超导师姓名职称工学硕士学科专业名称章畚拇鸨鏓苏诗琳教授学位论文评阅人.
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啉抖论文作者签名:撇年占月日论文知识产权权属声明率锶论文独创性声明络袳为本人声明:本人所呈交的学位论文是在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除论文中已经注明引用的内容外,对论文的研究做出重要贡献的个人和集体,均己在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品,知识产权归属学校。学校享有以任何方式发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时,署名单位仍然为长安大学。C艿穆畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑导师签名:
摘要高速公路机电系统作为实现运营管理目标的核心支撑系统,具有结构复杂,技术含量高、设备昂贵的特点,机电系统的好坏直接影响着高速公路运营状况。随着高速公路机电系统设备数量种类的不断增长,产生的故障种类数量也开始急剧增长,如何对机电设备故障数据进行有效的分析和处理以便从中获取有用知识,辅助机电系统维护管理工作已经成为一个非常关键的问题。数据挖掘则正是解决该问题的一项新兴技术,它能够处理大量的历史数据并从中挖掘出隐含信息、模式或趋势,具有广泛的应用前景。本论文在对高速公路维护管理模式以及机电系统设备构成、故障特点等进行了调研并对原始业务数据进行了分析的基础上,对原始业务数据进行提取、转换和加载的预处理操作,建立了基于主题的高速公路机电设备故障数据仓库。基于该数据仓库,采用了分类中的决策树算法和贝叶斯算法对故障设备信息进行分类。本文利用软件集成开发环境中的数据分析工具,对原始数据进行处理并得出最终结果。最终,本文得到关于故障设备信息的分类并产生了分类规则,并对不同算法进行了比较。这些规则有利于对故障机电设备信息的分类和预测,并将为高速公路维护人员提供有效地决策支持。关键词:机电系统,数据仓库,数据挖掘,故障预测和
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.莶挚饧际醯母拍罴疤氐恪目录第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..国内外相关研究与现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.谕夤坊缟璞肝す芾矸⒄⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第二章高速公路机电设备故障预测的需求分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一高速公路机电系统维护模式研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.<⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章高速公路机电设备故障预测数据仓库设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯数据仓库技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.莶挚獾南低辰峁埂数据仓库的设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..ⅰ高速公路机电设备故障数据构成和数据特点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.家滴袷莘治觥Ⅲ
.菰ご碜⒁⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第四章数据挖掘技术及其方法研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.数据挖掘技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..:.;治龅牟.;治龅母拍詈妥饔谩的多维数据概念以及结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一故障数据的多维分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.萘⒎⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.