動(dòng)車組質(zhì)量數(shù)據(jù)聚類分析研究與應(yīng)用.pdf_第1頁
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1、動(dòng)車組零部件質(zhì)量的好壞將直接影響到動(dòng)車組的運(yùn)維效率、運(yùn)營(yíng)成本以及運(yùn)行安全。近年來國(guó)內(nèi)動(dòng)車組多次出現(xiàn)質(zhì)量問題,在追溯質(zhì)量問題根源的時(shí)候,我國(guó)目前還是采用人工經(jīng)驗(yàn)排查的方式,這種方式考驗(yàn)相關(guān)人員的素質(zhì)與經(jīng)驗(yàn),并且缺少大數(shù)據(jù)研究作為技術(shù)支持,過于主觀。另外,在質(zhì)量問題預(yù)測(cè)以及有針對(duì)性的質(zhì)量檢修工作上,也還處在被動(dòng)的階段,沒有相應(yīng)的應(yīng)對(duì)機(jī)制。行車狀態(tài)數(shù)據(jù)是對(duì)零部件質(zhì)量實(shí)時(shí)狀態(tài)的一個(gè)真實(shí)反映,可以從中發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致質(zhì)量異常的因素,動(dòng)車組數(shù)據(jù)管理日漸成熟

2、,也已經(jīng)積累了大量的零部件全生命周期數(shù)據(jù),但由于數(shù)據(jù)量龐大,人工發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)屬性的潛在關(guān)系已不可能,因而基于大數(shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量影響因素的研究變得十分必要。
  聚類分析將海量數(shù)據(jù)進(jìn)行相似性劃分,更利于用戶進(jìn)行分析。本文針對(duì)數(shù)據(jù)類型多樣、維度高且數(shù)據(jù)量大等問題,選取Chameleon聚類算法作為研究算法,并對(duì)算法在動(dòng)車組質(zhì)量數(shù)據(jù)分析中存在的不足加以改進(jìn),提高聚類質(zhì)量。由于數(shù)據(jù)量大,傳統(tǒng)單機(jī)操作滿足不了質(zhì)量問題分析需求,所以對(duì)改進(jìn)后的算法基

3、于Hadoop平臺(tái)進(jìn)行并行化實(shí)現(xiàn)。本文的主要工作如下:
  (1)對(duì)已有的Chameleon聚類算法做改進(jìn),彌補(bǔ)了算法耗費(fèi)時(shí)間以及子簇間密度相差較大影響聚類質(zhì)量的問題,并通過實(shí)驗(yàn)證明改進(jìn)后算法聚類質(zhì)量高且速度快。
  (2)針對(duì)動(dòng)車組質(zhì)量數(shù)據(jù)數(shù)量龐大的問題,采用Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)改進(jìn)后聚類算法的并行化,并通過實(shí)驗(yàn)證明基于MapReduce的并行化設(shè)計(jì)提高了算法效率,能夠勝任大數(shù)據(jù)量的分析工作。
  (3

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