FW-ID3算法在铁路倒树预警系统中的应用

发布时间：2017-10-23 06:27

  本文关键词：FW-ID3算法在铁路倒树预警系统中的应用

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【摘要】：中国境内的高速铁路遍布全国,密度极大。而行道树作为铁路的屏障,具有减弱噪声,隔离风沙,降低不良气候对铁路的破环性,保护铁路的作用。行道树的养护和倒树的及时预警对铁路安全有直接关系。铁路倒树预警系统是根据保护铁路安全和铁路行道树养护的需要而开发的软硬件结合的实用性技术。通过预警系统的报警情况,可以及时反馈危树信息,方便人工迅速反应,处理危树,防止倒树的发生,消除铁路安全隐患。本文使用数据挖掘技术中的决策树算法。利用铁路倒树预处理部门大量历史数据和铁路危树触发器的数据组成训练数据集,从中发现铁路倒树规律,得到预警信息。本文的主要工作是:(1)深入研究了数据挖掘和决策树算法的理论知识和方法,对决策树构建的ID3算法及其衍生的其他算法进行特点描述和比较。(2)对经典ID3算法进行特征加权改进得到FW(Feature Weight)-ID3。该算法针对铁路倒树预警中各属性对倒树结果影响,为各个属性特征加权。文中给出权值选择和不断优化的流程,以铁路倒树预警系统更加适用不同气候地域的铁路维护工作。(3)给出铁路倒树预警系统的设计和实现过程。将铁路部门提供的数据进行预处理,确定选择属性,使用FW-ID3算法创建决策树,把规则应用于铁路倒树预警系统。通过仿真实验测试经典ID3算法和FW-ID3算法产生的两种决策树预测性能,对预测结果进行比较。
【关键词】：铁路倒树预警系统 数据挖掘 决策树 ID3算法 FW-ID3算法
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U298
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 引言9-13
• 1.1 课题背景和意义9-11
• 1.2 研究现状和本文的主要工作11-12
• 1.3 论文的组织结构12-13
• 2 相关理论技术基础13-25
• 2.1 数据挖掘13
• 2.2 决策树13-16
• 2.2.1 决策树的工作流程13-14
• 2.2.2 决策树的基本情况14-15
• 2.2.3 决策树的评价机制15-16
• 2.3 几种常见的决策树算法16-23
• 2.3.1 决策树技术的难点和算法16-17
• 2.3.2 ID3算法17-18
• 2.3.3 其他几种衍生算法18-21
• 2.3.4 几类算法的比较分析21-23
• 2.4 决策树的几类学习算法分析总结23-24
• 2.5 小结24-25
• 3 经典ID3算法的改进—FW-ID3算法25-38
• 3.1 经典ID3算法的生成25-30
• 3.1.1 决策树生成25-30
• 3.1.2 经典ID3算法评价30
• 3.2 ID3改进算法及应用30-35
• 3.2.1 引入特征加权的改进30-32
• 3.2.2 FW-ID3算法构建决策树32-35
• 3.3 经典ID3算法和FW-ID3算法的对比实验35-37
• 3.3.1 经典ID3算法和FW-ID3算法的验证比较35-36
• 3.3.2 经典ID3算法和FW-ID3算法性能比较36-37
• 3.4 小结37-38
• 4 FW-ID3算法在铁路倒树预警系统中的应用38-44
• 4.1 铁路倒树预警系统38-42
• 4.1.1 相关术语介绍38
• 4.1.2 铁路倒树预警系统设计方案38-41
• 4.1.3 总体设计过程41-42
• 4.2 铁路倒树预警系统的仿真实验42
• 4.3 小结42-44
• 5 总结和展望44-46
• 5.1 总结44
• 5.2 进一步的工作44-46
• 参考文献46-48
• 致谢48-49
• 个人简历、在学期间发表的论文49

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本文编号：1081979