П. Ю. Бойко, Е. М. Быков, Е. И. Соколов, Д. А. Яроцкий, “Применение машинного обучения к ранжированию инцидентов на Московской железной дороге”, ИТиВС, 2017, выпуск 2,страницы 43

АНАЛИЗ ДАННЫХ

Применение машинного обучения к ранжированию инцидентов на Московской железной дороге

П. Ю. Бойко^a, Е. М. Быков^b, Е. И. Соколов^c, Д. А. Яроцкий^a

^a Сколковский институт науки и технологий, г. Москва
^b ИППИ им. А.А. Харкевича
^c Технический центр автоматики и телемеханики ОАО «РЖД»

Аннотация: Московская железная дорога (МЖД) является крупной железнодорожной сетью, включающей в себя 8.8 тыс. км путей и 549 станций. МЖД оснащена несколькими десятками тысяч устройств автоматической регистрации отказов и предотказных состояний оборудования, сигналы которых обрабатываются операторами Центра управления содержанием инфраструктуры. Поток сигналов о возможных инцидентах создает большую нагрузку на операторов Центра. С целью оптимизации работы Центра была разработана основанная на машинном обучении система предварительного автоматического ранжирования инцидентов. Успешно внедренная предсказательная модель (ансамбль решающих деревьев) оценивает вероятность реального предотказного состояния по имеющимся признакам.

Ключевые слова: мониторинг инфраструктуры железной дороги, ранжирование инцидентов, машинное обучение, отбор признаков, ансамбль решающих деревьев.