手机版 English 帮助中心
外文文献知网节
文献信息节点
基本信息 摘要 关键词 核心评价 相关文献
Journal | [J] 现代科技研究 Volume 4, Issue 12. 2024.
铁路机务 lkj 机车运维数据的深度学习分析方法探索
作者 : 李 月
DOI: 10.18686/xdkjyj.v4i12.18058
全部来源
获取全文
摘要 / Abstract
本文分析了深度学习技术在铁路机务运维数据分析中的应用价值，介绍了研究的目的和重要性，指出传统人工运维模式难以满足高效、精准的运维需求。重点阐述了深度学习在异常检测、预测性维护和智能化管理等方面的具体应用，采用卷积神经网络、自编码器、循环神经网络等技术，实现设备故障诊断、寿命预测和资源优化。研究表明，深度学习能够显著提升运维效率和安全性。最后，提出在数据预处理、模型优化及系统部署中的关键技术及改进方向，为铁路机务智能化运维提供理论支持和实践指导。
关键词 / Keywords
铁路机务运维；深度学习；数据分析；智能化运维
Related articles / 相关文献
相似文献
作者发文
机构发文
关键词分析
相似文献（说明：与本文内容较接近的文献）
  • [1]于萌慧.铁路机务系统安全风险关联性分析及专家决策支持研究[D].大连交通大学，2022.
  • [2]牛满宇.基于机器视觉和云技术的铁路巡检智能分析系统研究[D].兰州交通大学，2022.
  • [3]王长广.基于域自适应目标检测的机务段调车信号识别模型研究[D].合肥工业大学，2022.
  • [4]罗利锦，张剑，徐炳天.用大数据助推企业新型智库建设——以铁路机务管理为例[J].天津职业院校联合学报，2021，23（04）：
  • 26-29+34.
《中国学术期刊(光盘版)》电子杂志社有限公司 KDN平台基础技术由KBASE 11.0提供
© 2014-2018中国知网(CNKI) 京公网安备11010802020460号 经营性网站备案信息 互联网出版许可证 新出网证(京)字271号 京ICP证040431号