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【24h】

決定木分析を用いたスマートハイウェイ設備劣化時期の予測モデル構築の一考察

机译:基于决策树分析的智能高速公路装备劣化时间预测模型构建的思考

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摘要

近年,電気通信設備の劣化が進み,保全方式についての検討が必要とされている。現在はTBMが実施されているが,この方式は設備の状態に関係なく保全を行うため,合理的な保全方式といえない。また,故障発生前に計画的に行うCBMを適用したいが,閾値の選定,コスト面からも現実的ではない。そこで,これまでの故障データを整理·一元化し,そのデータをマイニング技術の中の決定木分析に適用させ,出力された結果から劣化時期を予測するためのモデルを作成する。この技術を使用することで,適切な保全期間を決定することができ,容易にCBMを用いることができる。
机译:近年来,电信设备的恶化已经发展,有必要研究维护方法。当前,正在实施TBM,但是该方法不是合理的维护方法,因为无论设备的状况如何都进行维护。我们还希望在故障发生之前系统地应用CBM,但是就阈值选择和成本而言,这是不现实的。因此,到目前为止,我们将组织和统一故障数据,并将其应用于采矿技术中的决策树分析,并创建一个模型,以根据输出结果预测劣化时间。通过使用该技术,可以确定适当的维护期限,并且可以轻松使用CBM。

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