Стальной Data Mining: алгоритмы против просадок и перекосов

Железнодорожный путь представляет собой протяженный технический объект, участки которого подвержены разнообразным внешним воздействиям. Статистический анализ данных, полученных от систем мониторинга, выявил несбалансированность отступлений по типам, годам и сезонам, низкую взаимосвязь между параметрами, а также отсутствие регистрации идеального состояния пути. Для повышения качества оценки технического состояния железнодорожного пути предложен метод идентификации, отличающийся от известных тем, что отступления агрегируют по типам с учетом физической природы, балансируют агрегаты по общему и сезонному числу отступлений, выбирают длину сегмента пути и параметр отступления и оценивают его поагрегатное стандартное отклонение. В заключении по сумме поагрегатных стандартных отклонений идентифицируют техническое состояние сегмента пути.