基于GA-SVM的车轮磨耗数据预测

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1 论文标题：基于GA-SVM的车轮磨耗数据预测
2 作者信息：李 喆, 潘鸿飞：中车大连机车车辆有限公司，辽宁 大连；牛泓博, 张 旭：大连交通大学机车车辆工程学院，辽宁 大连；大连交通大学高速列车服役安全关键技术铁路行业重点实验室，辽宁 大连

3 出处和链接：李喆, 潘鸿飞, 牛泓博, 张旭. 基于GA-SVM的车轮磨耗数据预测[J]. 数据挖掘, 2024, 14(1): 20-25. https://doi.org/10.12677/HJDM.2024.141003

4 摘要：列车车辆运行过程中，列车车轮承担着重要的角色，它们负责支撑整个列车的负重，保障列车安全，于是预测车轮磨损的研究变得极为重要。随着大数据分析技术的不断发展，各种智能算法逐渐被引入车轮磨损的预测中，以提高预测的准确性。在此背景下，本研究采用遗传算法和支持向量机模型对车轮磨损的回归预测。预测结果的RMSE的值仅为0.059，说明该模型具有优秀的预测效果。

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关键词：数据预测 SVM 大连交通大学 支持向量机 大数据分析