隨著首都公交車數(shù)量和運(yùn)營里程不斷增加,公交車輛高負(fù)荷的運(yùn)行導(dǎo)致故障問題頻現(xiàn),出現(xiàn)故障后會影響正常交通秩序,所以分析公交車輛關(guān)鍵故障信息,科學(xué)地監(jiān)測公交車健康狀態(tài)是十分必要的。但是公交運(yùn)行數(shù)據(jù)具有多樣性、容量大、形式復(fù)雜的特點(diǎn),傳統(tǒng)地?cái)?shù)據(jù)分析方法不能有效地分析解決問題。當(dāng)公交車出現(xiàn)故障時(shí),CAN-BUS（控制器局域網(wǎng)總線技術(shù)中文名）系統(tǒng)中的參數(shù)狀態(tài)會發(fā)生相應(yīng)變化。從CAN-BUS系統(tǒng)的眾多參數(shù)中找出發(fā)生故障時(shí)的關(guān)鍵信息,可以提高公交車輛維修保養(yǎng)效率,進(jìn)而提升公交運(yùn)營水平。本文首先對CAN-BUS系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)導(dǎo)入和故障時(shí)間點(diǎn)判斷;其次分析各種常見離散化算法,并結(jié)合各個(gè)離散化算法的優(yōu)缺點(diǎn)與本文所用數(shù)據(jù)特點(diǎn),最終選擇基于布爾邏輯算法的屬性離散化方法對公交車的連續(xù)屬性值進(jìn)行離散化操作;再次針對啟發(fā)式搜索等約簡算法存在著計(jì)算復(fù)雜度高的問題,提出基于遺傳算法的屬性約簡算法對屬性進(jìn)行約簡,該算法是基于粗糙集的基本原理,將條件屬性與決策屬性間的依賴度設(shè)置為優(yōu)化目標(biāo),設(shè)置編碼方式,利用基于遺傳算法屬性約簡算法篩選條件屬性。最后針對基于遺傳算法屬性約簡算法計(jì)算結(jié)果不穩(wěn)定且有可能陷入局... 

【文章來源】：北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖３－２元胞自動機(jī)的組成??Ｆｉｕｒｅ?３－２?Ｔｈｅ?ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ?ｏｆ?ｃｅｌｌｕｌａｒ?ａｕｔｏｍａｔａ??

過元胞自動機(jī)實(shí)現(xiàn)這一演化模擬，使其更加合理并且可以快速的得到適應(yīng)度最優(yōu)??的個(gè)體。??元胞、元胞空間、鄰居和演化規(guī)則是元胞自動機(jī)基本的組成，如圖３－２所示。??元胞自動機(jī)可以被看作由一個(gè)元胞空間與定義在該空間的變換函數(shù)構(gòu)成。??規(guī)則／變換函數(shù)?Ｘ?＾）??????＾?胞及狀鄰居Ｊ）／??規(guī)則／變換函數(shù)?〉＝＝＝＿＝＝＝＝，■，＝＝＝＝??圖３－２元胞自動機(jī)的組成??Ｆｉｇｕｒｅ?３－２?Ｔｈｅ?ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ?ｏｆ?ｃｅｌｌｕｌａｒ?ａｕｔｏｍａｔａ??（１）

元胞遺傳算法的核心思想為：在鄰居范圍內(nèi)完成選擇與交叉操作，之后留下??子代與父代里優(yōu)秀的個(gè)體。組成群體的個(gè)體分布在一個(gè)二維的四邊形網(wǎng)格里，該??網(wǎng)格表示搜索空間。下圖３－４為元胞遺傳算法的原理。??Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ?－■?Ｒｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ??纖ｆ?Ｉ??Ｒ．ｅｐｉｍｃｅｍｅｎｉ?＾??圖３－４元胞遺傳算法??＇?Ｆｉｇｕｒｅ?３－４?Ｃｅｌｌｕｌａｒ?ｇｅｎｅｔｉｃ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ??針對本文的公交車輛關(guān)鍵故障信息分析問題，以元胞遺傳算法為基礎(chǔ)的演化??規(guī)則如下所示：??２５??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于元胞自動機(jī)的城市軌道交通定價(jià)雙層規(guī)劃[J]. 李雪巖,李雪梅,李學(xué)偉.  管理工程學(xué)報(bào). 2017(01)
[2]基于混沌映射的元胞遺傳算法[J]. 李雪巖,李雪梅,李學(xué)偉,吳今培.  模式識別與人工智能. 2015(01)
[3]基于粗糙集和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器故障診斷方法研究[J]. 楊志超,張成龍,吳奕,安薇薇,朱海兵,龔燈才.  電測與儀表. 2014(21)
[4]基于信息熵屬性約簡的航空發(fā)動機(jī)故障診斷[J]. 文瑩,肖明清,王邑,趙亮亮.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2012(08)
[5]采用改進(jìn)人工魚群優(yōu)化粗糙集算法的變壓器故障診斷[J]. 陳小青,劉覺民,黃英偉,付波.  高電壓技術(shù). 2012(06)
[6]基于粗糙集的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中的應(yīng)用[J]. 韓江,李雪冬,夏鏈,余道洋.  合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2012(05)
[7]基于信息熵模糊聚類和粗糙集理論故障的模糊判據(jù)研究[J]. 李俊,孟濤,張立新,易當(dāng)祥.  計(jì)算機(jī)測量與控制. 2011(05)
[8]動態(tài)環(huán)境下的元胞遺傳算法研究[J]. 萬成,楊小芹,魯宇明.  電子元器件應(yīng)用. 2010(07)
[9]基于粗糙集屬性重要性的數(shù)據(jù)約簡[J]. 聶冰,丁明艷,李文.  電子測量技術(shù). 2008(05)
[10]基于粗糙集和遺傳算法的數(shù)據(jù)挖掘方法[J]. 胡啟韜,袁志平,周忠海.  電腦知識與技術(shù). 2008(11)

博士論文
[1]元胞遺傳算法研究及應(yīng)用[D]. 魯宇明.南京航空航天大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與案例推理的車載設(shè)備故障診斷研究[D]. 曹哲.北京交通大學(xué) 2016
[2]基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的列控車載設(shè)備故障診斷研究[D]. 李玉蘭.北京交通大學(xué) 2016
[3]基于粗糙集的屬性約簡及發(fā)動機(jī)故障診斷算法研究[D]. 何磊.西南交通大學(xué) 2014
[4]軍用車輛發(fā)動機(jī)機(jī)械故障診斷方法的研究[D]. 耿紀(jì)洲.中國石油大學(xué)(華東) 2014
[5]基于遺傳算法的粗糙集屬性約簡研究[D]. 郭春根.合肥工業(yè)大學(xué) 2007
[6]基于粗糙集理論的屬性約簡及應(yīng)用研究[D]. 韓玲.合肥工業(yè)大學(xué) 2007



本文編號：3477365