基于 GBDT 的铁路事故类型预测及成因分析

运用数据挖掘技术进行铁路事故类型预测及成因分析, 对于建立铁路事故预警机制具有重要意义. 为此, 本文提出一种基于梯度提升决策树(Grandient boosting decision tree, GBDT)的铁路事故类型预测及成因分析算法. 针对铁路事故记录数据缺失的问题, 提出一种基于属性分布概率的补全算法, 最大程度保持原有数据分布, 从而降低数据缺失对事故类型预测造成的影响. 针对铁路事故记录数据类别失衡的问题, 提出一种集成的GBDT模型, 完成对事故类型的鲁棒性预测. 在此基础上, 根据GBDT预测模型中特征重要度排序, 实现事故成因分析. 通过在开放数据库上进行实验, 验证了本文模型的有效性.     

VH-2D型透平压缩机在氯气输送中的应用

介绍了VH-2D透平压缩机的工作原理、运行条件、实际应用中遇到的问题,提出了解决方法。     

真空干燥箱常压和真空下升温特性试验研究

该文通过真空干燥箱在常压下和真空下的升温对比试验，探讨不同工况下的升温特性，提出校准前应确定有效工作空间和温度稳定时间，指导真空干燥箱的合理使用，为真空干燥箱温度计量校准方法的研究提供参考。