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基于词扩展LDA的铁路事故原因分析方法

摘要

本发明提供了一种基于词扩展LDA的铁路事故原因分析方法,涉及铁路列车运营安全分析技术领域,该方法基于铁路事故报告文本内容,利用词扩展LDA模型提取事故致因相关主题和主题词;根据人因与系统分类方法HFACS对主题特征项进行归类,形成改进的HFACS‑RAs模型;利用SVM对事故报告进行文本分类,确定事故致因数据集;采用卡方检验结合无约束0/1优化实现贝叶斯网络结构优化;利用Logistic回归模型进行贝叶斯网络CPT参数估计;基于改进贝叶斯网络确定事故致因分析模型,计算得到导致事故后果的关键致因。本发明基于词扩展LDA模型完成事故致因特征提取,确定导致铁路事故发生的因素以及因素对事故后果的影响程度,有利于加深对事故过程的理解并采取措施预防类似事故再次发生。

著录项

  • 公开/公告号CN110472225A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-11-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京交通大学;

    申请/专利号CN201910562498.3

  • 发明设计人 张国琛;郑伟;

    申请日2019-06-26

  • 分类号G06F17/27(20060101);G06K9/62(20060101);G06Q10/06(20120101);G06Q50/30(20120101);

  • 代理机构11255 北京市商泰律师事务所;

  • 代理人邹芳德

  • 地址 100044 北京市海淀区西直门外上园村3号

  • 入库时间 2024-02-19 15:35:03

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-12-13

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/27 申请日:20190626

    实质审查的生效

  • 2019-11-19

    公开

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