基于改進(jìn)決策樹的軌道電路故障診斷：方法創(chuàng)新與實(shí)踐應(yīng)用一、引言1.1研究背景與意義在鐵路運(yùn)輸系統(tǒng)中，軌道電路是保障列車安全、高效運(yùn)行的關(guān)鍵設(shè)備，其通過利用鐵路軌道作為導(dǎo)體，與電源、限流裝置、軌道繼電器等設(shè)備構(gòu)成電氣回路，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)軌道區(qū)段占用情況的檢測(cè)以及向列車傳輸信息的功能。例如，在列車運(yùn)行過程中，軌道電路能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)列車是否占用某個(gè)軌道區(qū)段，一旦有列車駛?cè)耄壍离娐返碾姎鈪?shù)會(huì)發(fā)生變化，相關(guān)信號(hào)系統(tǒng)便能及時(shí)捕捉到這一信息，進(jìn)而控制信號(hào)顯示，防止后續(xù)列車進(jìn)入同一區(qū)間，避免追尾等事故的發(fā)生。此外，軌道電路還能向列車傳輸速度、線路狀況等信息，為列車的運(yùn)行控制提供重要依據(jù)，對(duì)鐵路運(yùn)輸?shù)陌踩c效率起著不可或缺的作用。隨著鐵路事業(yè)的快速發(fā)展，列車運(yùn)行速度不斷提高，運(yùn)輸密度持續(xù)增大，對(duì)軌道電路的可靠性和穩(wěn)定性提出了更高的要求。一旦軌道電路發(fā)生故障，可能導(dǎo)致信號(hào)顯示錯(cuò)誤、列車運(yùn)行中斷等嚴(yán)重后果，給鐵路運(yùn)輸帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失，甚至危及乘客的生命安全。傳統(tǒng)的軌道電路故障診斷方法主要依賴人工經(jīng)驗(yàn)和簡(jiǎn)單的檢測(cè)設(shè)備，如工作人員通過觀察軌道繼電器的狀態(tài)、使用萬用表測(cè)量電氣參數(shù)等方式來判斷故障。然而，這種方式存在明顯的局限性，在面對(duì)復(fù)雜的故障情況時(shí)，人工判斷容易出現(xiàn)誤判和漏判，而且檢測(cè)效率低下，難以滿足現(xiàn)代鐵路快速、準(zhǔn)確診斷故障的需求。此外，隨著軌道電路設(shè)備的不斷更新和技術(shù)的日益復(fù)雜，傳統(tǒng)方法越來越難以適應(yīng)新的故障診斷要求。決策樹作為一種常用的分類和預(yù)測(cè)模型，具有直觀、易于理解、分類速度快等優(yōu)點(diǎn)，在故障診斷領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。通過對(duì)大量故障樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，決策樹能夠自動(dòng)提取故障特征和規(guī)律，構(gòu)建出故障診斷模型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)軌道電路故障的快速準(zhǔn)確診斷。但傳統(tǒng)決策樹算法在處理軌道電路故障診斷問題時(shí)也存在一些不足，如對(duì)噪聲數(shù)據(jù)敏感、容易過擬合等。因此，對(duì)決策樹算法進(jìn)行改進(jìn)，并將其應(yīng)用于軌道電路故障診斷具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本研究旨在通過對(duì)決策樹算法的改進(jìn)，提高軌道電路故障診斷的準(zhǔn)確性和效率，為鐵路運(yùn)輸?shù)陌踩€(wěn)定運(yùn)行提供有力支持。一方面，改進(jìn)后的決策樹算法能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別軌道電路的故障類型和故障位置，減少故障診斷的時(shí)間和成本，提高鐵路系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)效率；另一方面，通過及時(shí)準(zhǔn)確地診斷和排除故障，可有效降低軌道電路故障對(duì)列車運(yùn)行的影響，保障鐵路運(yùn)輸?shù)陌踩?，具有顯著的社會(huì)效益。此外，該研究成果還可為其他類似設(shè)備的故障診斷提供參考和借鑒，推動(dòng)故障診斷技術(shù)的發(fā)展。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀在軌道電路故障診斷技術(shù)的研究領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者和科研機(jī)構(gòu)都投入了大量精力，并取得了一系列成果。國(guó)外方面，一些發(fā)達(dá)國(guó)家憑借先進(jìn)的技術(shù)和豐富的研究經(jīng)驗(yàn)，在早期就開展了相關(guān)研究。例如，美國(guó)、日本等國(guó)家的鐵路科研部門，利用先進(jìn)的傳感器技術(shù)和數(shù)據(jù)分析方法，對(duì)軌道電路的電氣參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，通過建立數(shù)學(xué)模型來預(yù)測(cè)故障的發(fā)生。美國(guó)在軌道電路故障診斷中，運(yùn)用智能傳感器采集大量數(shù)據(jù)，結(jié)合先進(jìn)的算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的準(zhǔn)確診斷。日本則注重軌道電路系統(tǒng)的可靠性設(shè)計(jì)，通過冗余技術(shù)和故障自診斷功能，提高系統(tǒng)的容錯(cuò)能力，降低故障發(fā)生的概率。國(guó)內(nèi)對(duì)軌道電路故障診斷技術(shù)的研究也日益重視，隨著我國(guó)鐵路事業(yè)的飛速發(fā)展，對(duì)軌道電路故障診斷技術(shù)的需求不斷增加。眾多高校和科研機(jī)構(gòu)，如北京交通大學(xué)、西南交通大學(xué)、中國(guó)鐵道科學(xué)研究院等，在該領(lǐng)域展開了深入研究。北京交通大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)針對(duì)ZPW-2000A無絕緣軌道電路，運(yùn)用故障樹分析法，深入分析故障產(chǎn)生的原因和傳播路徑，建立了故障診斷模型，提高了故障診斷的準(zhǔn)確性和效率。西南交通大學(xué)則利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過對(duì)大量故障樣本的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，構(gòu)建了能夠自動(dòng)識(shí)別故障類型的診斷模型，有效提升了故障診斷的智能化水平。中國(guó)鐵道科學(xué)研究院通過對(duì)軌道電路故障數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期收集和分析，提出了基于大數(shù)據(jù)的故障診斷方法，充分挖掘數(shù)據(jù)中的潛在信息，為故障診斷提供了有力支持。決策樹作為一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在軌道電路故障診斷中也得到了應(yīng)用。傳統(tǒng)決策樹算法，如ID3、C4.5等，通過對(duì)故障數(shù)據(jù)的特征選擇和劃分，構(gòu)建決策樹模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的分類和診斷。但這些算法在實(shí)際應(yīng)用中存在一些局限性，例如，ID3算法對(duì)噪聲數(shù)據(jù)較為敏感，容易導(dǎo)致決策樹過擬合，使得模型在測(cè)試集上的表現(xiàn)不佳；C4.5算法雖然在一定程度上改進(jìn)了ID3算法的不足，但在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，計(jì)算效率較低，且對(duì)缺失值的處理能力有限。為了克服傳統(tǒng)決策樹算法的不足，國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了許多改進(jìn)方法。在國(guó)外，有研究通過引入隨機(jī)森林算法，將多個(gè)決策樹進(jìn)行集成，提高了模型的穩(wěn)定性和泛化能力，有效降低了過擬合的風(fēng)險(xiǎn)。在國(guó)內(nèi)，一些研究人員針對(duì)軌道電路故障數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，提出了基于信息增益率和基尼指數(shù)相結(jié)合的改進(jìn)決策樹算法，該算法在選擇分裂屬性時(shí)，綜合考慮信息增益率和基尼指數(shù)，能夠更準(zhǔn)確地選擇最優(yōu)屬性，提高了決策樹的分類性能。還有學(xué)者將粗糙集理論與決策樹相結(jié)合，利用粗糙集對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去除冗余屬性，簡(jiǎn)化決策樹的結(jié)構(gòu)，從而提高故障診斷的效率和準(zhǔn)確性。雖然目前在軌道電路故障診斷技術(shù)以及決策樹算法在該領(lǐng)域的應(yīng)用方面取得了一定的進(jìn)展，但仍存在一些問題有待解決。例如，在復(fù)雜多變的運(yùn)行環(huán)境下，如何進(jìn)一步提高故障診斷的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性；如何更好地融合多種診斷技術(shù)，形成更加高效、可靠的故障診斷系統(tǒng)；以及如何優(yōu)化決策樹算法，使其能夠更好地適應(yīng)軌道電路故障數(shù)據(jù)的特點(diǎn)等，都是未來研究需要重點(diǎn)關(guān)注的方向。1.3研究?jī)?nèi)容與方法1.3.1研究?jī)?nèi)容本研究聚焦于改進(jìn)決策樹算法并將其應(yīng)用于軌道電路故障診斷，主要內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面：決策樹算法的研究與改進(jìn)：深入剖析傳統(tǒng)決策樹算法，如ID3、C4.5等在處理軌道電路故障數(shù)據(jù)時(shí)存在的不足，針對(duì)這些問題提出針對(duì)性的改進(jìn)策略。例如，針對(duì)算法對(duì)噪聲數(shù)據(jù)敏感的問題，考慮引入數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，如數(shù)據(jù)清洗、降噪等，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，減少噪聲對(duì)決策樹構(gòu)建的影響；對(duì)于容易過擬合的問題，研究采用合適的剪枝策略，如基于代價(jià)復(fù)雜度的剪枝方法，在決策樹構(gòu)建過程中或構(gòu)建完成后，對(duì)樹進(jìn)行修剪，去除不必要的分支，降低模型復(fù)雜度，提高泛化能力。同時(shí)，結(jié)合軌道電路故障數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，如數(shù)據(jù)的連續(xù)性、離散性以及數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性等，探索新的屬性選擇度量標(biāo)準(zhǔn)，以提高決策樹對(duì)故障數(shù)據(jù)的分類準(zhǔn)確性。軌道電路故障數(shù)據(jù)的收集與預(yù)處理：通過多種渠道廣泛收集軌道電路的故障數(shù)據(jù)，包括鐵路現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)際故障記錄、模擬實(shí)驗(yàn)產(chǎn)生的故障數(shù)據(jù)等。對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗，去除數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤值、重復(fù)值和缺失值；數(shù)據(jù)歸一化，將不同量綱的數(shù)據(jù)統(tǒng)一到相同的尺度，提高數(shù)據(jù)的可比性；特征工程，從原始數(shù)據(jù)中提取和選擇對(duì)故障診斷有重要影響的特征，如軌道電路的電氣參數(shù)（電壓、電流、頻率等）、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)（溫度、濕度、工作時(shí)長(zhǎng)等），為后續(xù)的故障診斷模型構(gòu)建提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持?；诟倪M(jìn)決策樹的軌道電路故障診斷模型的建立：利用改進(jìn)后的決策樹算法，結(jié)合預(yù)處理后的軌道電路故障數(shù)據(jù)，構(gòu)建故障診斷模型。在模型訓(xùn)練過程中，通過交叉驗(yàn)證等方法優(yōu)化模型參數(shù)，如決策樹的深度、節(jié)點(diǎn)分裂的最小樣本數(shù)等，提高模型的性能。例如，采用K折交叉驗(yàn)證，將數(shù)據(jù)集分成K個(gè)互不相交的子集，每次用K-1個(gè)子集作為訓(xùn)練集，1個(gè)子集作為測(cè)試集，重復(fù)K次，取K次測(cè)試結(jié)果的平均值作為模型的評(píng)估指標(biāo)，從而找到最優(yōu)的模型參數(shù)組合。對(duì)建立的故障診斷模型進(jìn)行嚴(yán)格的評(píng)估，使用準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)來衡量模型對(duì)不同故障類型的診斷能力，確保模型的準(zhǔn)確性和可靠性。故障診斷模型的驗(yàn)證與應(yīng)用：運(yùn)用實(shí)際的軌道電路故障案例對(duì)建立的故障診斷模型進(jìn)行驗(yàn)證，將模型的診斷結(jié)果與實(shí)際故障情況進(jìn)行對(duì)比分析，評(píng)估模型在實(shí)際應(yīng)用中的效果。若發(fā)現(xiàn)模型存在不足之處，及時(shí)對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，進(jìn)一步提高模型的診斷性能。將優(yōu)化后的故障診斷模型應(yīng)用于實(shí)際的鐵路軌道電路故障診斷系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)對(duì)軌道電路故障的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和診斷，為鐵路系統(tǒng)的安全運(yùn)行提供有效的技術(shù)支持。同時(shí)，對(duì)模型在實(shí)際應(yīng)用中的運(yùn)行情況進(jìn)行持續(xù)跟蹤和分析，不斷總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，為模型的進(jìn)一步改進(jìn)提供依據(jù)。1.3.2研究方法為實(shí)現(xiàn)研究目標(biāo)，本研究綜合運(yùn)用以下多種研究方法：文獻(xiàn)研究法：廣泛查閱國(guó)內(nèi)外關(guān)于軌道電路故障診斷、決策樹算法及其改進(jìn)等方面的文獻(xiàn)資料，包括學(xué)術(shù)期刊論文、學(xué)位論文、研究報(bào)告、專利等。對(duì)這些文獻(xiàn)進(jìn)行深入分析和總結(jié)，了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢(shì)以及存在的問題，為研究提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和研究思路。通過文獻(xiàn)研究，掌握現(xiàn)有軌道電路故障診斷技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)，以及決策樹算法在該領(lǐng)域的應(yīng)用情況，明確本研究的切入點(diǎn)和創(chuàng)新點(diǎn)。案例分析法：收集和整理大量實(shí)際的軌道電路故障案例，對(duì)這些案例進(jìn)行詳細(xì)的分析，深入研究故障發(fā)生的原因、過程和影響。通過案例分析，提取故障特征和規(guī)律，為故障診斷模型的建立提供實(shí)際數(shù)據(jù)支持。同時(shí)，運(yùn)用建立的故障診斷模型對(duì)案例進(jìn)行診斷分析，驗(yàn)證模型的有效性和準(zhǔn)確性，及時(shí)發(fā)現(xiàn)模型在實(shí)際應(yīng)用中存在的問題并加以改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)研究法：搭建軌道電路實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，模擬各種實(shí)際運(yùn)行環(huán)境和故障情況，采集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。利用這些實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)改進(jìn)后的決策樹算法和故障診斷模型進(jìn)行訓(xùn)練、測(cè)試和驗(yàn)證。通過實(shí)驗(yàn)研究，對(duì)比不同算法和模型的性能，優(yōu)化模型參數(shù)，提高模型的診斷精度和效率。例如，在實(shí)驗(yàn)中設(shè)置不同的噪聲水平、數(shù)據(jù)缺失率等條件，測(cè)試模型在不同情況下的表現(xiàn)，評(píng)估模型的魯棒性和適應(yīng)性。數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)方法：運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)和工具，對(duì)軌道電路故障數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。如利用數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、歸一化和特征提?。贿\(yùn)用決策樹算法及其改進(jìn)算法進(jìn)行模型構(gòu)建和訓(xùn)練；采用交叉驗(yàn)證、混淆矩陣等方法對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化。通過這些方法，從海量的故障數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息和知識(shí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)軌道電路故障的準(zhǔn)確診斷和預(yù)測(cè)。二、軌道電路故障診斷基礎(chǔ)2.1軌道電路工作原理與構(gòu)成軌道電路是鐵路信號(hào)系統(tǒng)中的關(guān)鍵組成部分，其主要功能是實(shí)現(xiàn)對(duì)列車位置的檢測(cè)，為鐵路運(yùn)輸?shù)陌踩透咝н\(yùn)行提供重要保障。軌道電路的基本構(gòu)成包括送電端、受電端、鋼軌以及其他相關(guān)設(shè)備。送電端是軌道電路的信號(hào)發(fā)送源頭，其核心作用是向軌道電路發(fā)送信號(hào)電流。這一過程中，送電端配備的電源是信號(hào)產(chǎn)生的基礎(chǔ)，常見的電源類型有直流電源、交流電源以及脈沖電源等。以交流電源為例，其能夠輸出穩(wěn)定的交流電信號(hào)，為軌道電路提供持續(xù)的能量支持。在實(shí)際應(yīng)用中，不同類型的軌道電路會(huì)根據(jù)自身的工作特性和需求來選擇合適的電源。限流電阻在送電端扮演著不可或缺的角色，它主要用于限制送電端信號(hào)電流的大小，并對(duì)信號(hào)的幅值進(jìn)行精確調(diào)整。通過合理設(shè)置限流電阻的阻值，可以確保輸出的信號(hào)電流符合軌道電路的工作要求，避免因電流過大或過小而影響軌道電路的正常運(yùn)行。例如，當(dāng)軌道電路的負(fù)載發(fā)生變化時(shí)，限流電阻能夠自動(dòng)調(diào)整電流，保證信號(hào)的穩(wěn)定性。受電端則負(fù)責(zé)接收軌道上傳輸過來的信號(hào)電流，并對(duì)其進(jìn)行一系列的處理。接收設(shè)備是受電端的核心部件，常用的有電磁式繼電器或電子式繼電器。這些繼電器能夠?qū)邮盏男盘?hào)進(jìn)行分析和判斷，根據(jù)信號(hào)的特征來確定軌道區(qū)段的占用情況。當(dāng)受電端接收到正常的信號(hào)電流時(shí)，繼電器會(huì)保持在特定的工作狀態(tài)，表示軌道區(qū)段空閑；而當(dāng)列車進(jìn)入軌道區(qū)段，導(dǎo)致信號(hào)電流發(fā)生變化時(shí)，繼電器會(huì)相應(yīng)地改變狀態(tài)，從而向控制系統(tǒng)發(fā)出軌道被占用的信號(hào)。鋼軌作為軌道電路的導(dǎo)體，是信號(hào)傳輸?shù)年P(guān)鍵通道。它由兩根平行鋪設(shè)的鋼軌組成，在軌道電路中承擔(dān)著傳導(dǎo)信號(hào)電流的重要任務(wù)。為了確保鋼軌之間的電氣連接良好，鋼軌端部會(huì)通過導(dǎo)接線和兩端連接導(dǎo)線進(jìn)行連接。這些連接部件能夠有效地降低接觸電阻，保證信號(hào)電流在鋼軌中穩(wěn)定傳輸。例如，在一些鐵路干線中，會(huì)采用高質(zhì)量的導(dǎo)接線和連接導(dǎo)線，以減少信號(hào)傳輸過程中的損耗，提高軌道電路的可靠性。同時(shí)，在軌道的某些關(guān)鍵部位，如軌距板、軌距保持桿、尖軌連接桿等處，會(huì)安裝鋼軌絕緣裝置。這些絕緣裝置的作用是實(shí)現(xiàn)相鄰軌道電路區(qū)段之間的電氣隔離，防止信號(hào)電流的相互干擾。比如，在車站的道岔區(qū)域，由于軌道電路區(qū)段較多，鋼軌絕緣的作用就顯得尤為重要，它能夠確保每個(gè)軌道電路區(qū)段的獨(dú)立性，避免信號(hào)混淆。軌道電路的工作原理基于電磁感應(yīng)原理。在無列車占用軌道區(qū)段時(shí)，送電端輸出的信號(hào)電流通過鋼軌傳輸?shù)绞茈姸?，此時(shí)受電端的繼電器接收到足夠強(qiáng)度的信號(hào)電流，處于勵(lì)磁狀態(tài)，其接點(diǎn)閉合，接通信號(hào)機(jī)的綠燈電路，向列車顯示允許通行的信號(hào)。這是因?yàn)樵谡Ｇ闆r下，信號(hào)電流在鋼軌中能夠順利傳輸，受電端能夠準(zhǔn)確地接收到送電端發(fā)送的信號(hào)，繼電器根據(jù)接收到的信號(hào)狀態(tài)來控制信號(hào)機(jī)的顯示。而當(dāng)列車駛?cè)胲壍绤^(qū)段時(shí)，車輛的輪對(duì)將兩根鋼軌短接，由于輪對(duì)電阻相對(duì)較小，使得軌道電路的電流發(fā)生分流，受電端接收到的信號(hào)電流大幅減弱。當(dāng)信號(hào)電流降低到一定程度時(shí)，繼電器失去足夠的吸力，銜鐵釋放，接點(diǎn)斷開綠燈電路，轉(zhuǎn)而接通紅燈電路，信號(hào)機(jī)顯示禁止通行的信號(hào)。這種通過列車輪對(duì)短接鋼軌導(dǎo)致信號(hào)電流變化，進(jìn)而控制繼電器狀態(tài)和信號(hào)機(jī)顯示的工作方式，實(shí)現(xiàn)了對(duì)列車位置的實(shí)時(shí)檢測(cè)和信號(hào)指示，為鐵路運(yùn)輸?shù)陌踩峁┝丝煽勘Ｕ?。例如，在列車運(yùn)行過程中，軌道電路能夠及時(shí)準(zhǔn)確地檢測(cè)到列車的位置，當(dāng)列車接近前方信號(hào)機(jī)時(shí)，信號(hào)機(jī)能夠根據(jù)軌道電路的狀態(tài)及時(shí)切換顯示，引導(dǎo)列車安全運(yùn)行。2.2常見故障類型與分析2.2.1開路故障開路故障是指軌道電路在從室內(nèi)送電端到受電端返回室內(nèi)軌道繼電器的整個(gè)回路中，任何一處出現(xiàn)斷開的情況，導(dǎo)致電流無法正常流通，進(jìn)而使軌道電路不能正常工作。這種故障在軌道電路故障中相對(duì)較為簡(jiǎn)單，判斷難度較低。開路故障的常見原因多種多樣。在實(shí)際運(yùn)行中，電纜長(zhǎng)期受到外界環(huán)境的影響，如日曬、雨淋、化學(xué)腐蝕等，容易導(dǎo)致電纜內(nèi)部的導(dǎo)線發(fā)生斷線。例如，在一些潮濕的地區(qū)，電纜可能會(huì)因受潮而使絕緣性能下降，最終引發(fā)導(dǎo)線腐蝕斷裂。端子松動(dòng)也是常見的開路故障原因之一，在列車運(yùn)行過程中，會(huì)產(chǎn)生強(qiáng)烈的振動(dòng)和沖擊，這些外力作用可能導(dǎo)致端子連接部位松動(dòng)，使接觸電阻增大，當(dāng)電阻增大到一定程度時(shí)，就會(huì)造成開路。保險(xiǎn)接觸不良或熔斷也是不容忽視的因素，保險(xiǎn)在長(zhǎng)期使用過程中，可能會(huì)因?yàn)殡娏鬟^載、自身質(zhì)量問題等原因，出現(xiàn)接觸不良或熔斷的情況，從而切斷電路。變壓器內(nèi)外部斷線同樣可能引發(fā)開路故障，變壓器在運(yùn)行時(shí)會(huì)產(chǎn)生熱量，如果散熱不良，可能會(huì)導(dǎo)致繞組絕緣老化，進(jìn)而引發(fā)斷線；此外，制造工藝缺陷、外部短路沖擊等也可能使變壓器內(nèi)部或外部的導(dǎo)線斷開。限流電阻接觸不良，在軌道電路中，限流電阻起著限制電流的重要作用，當(dāng)它出現(xiàn)接觸不良時(shí)，會(huì)導(dǎo)致電路中的電流不穩(wěn)定，嚴(yán)重時(shí)可能引發(fā)開路?？沽髯儔浩鲀?nèi)外端子接觸不良、抗流線塞釘與鋼軌眼間生銹或松動(dòng)、鋼軌接續(xù)線、岔后長(zhǎng)跳線松動(dòng)或接觸不良等，都會(huì)影響軌道電路的電氣連接，導(dǎo)致開路故障的發(fā)生。受電端電纜、端子不良以及室內(nèi)器材、繼電器插接不良等，也可能成為開路故障的誘因。開路故障對(duì)軌道電路工作的影響顯著。當(dāng)軌道電路發(fā)生開路故障時(shí)，從故障點(diǎn)到受電端的電壓會(huì)急劇下降，這是因?yàn)殡娏鳠o法正常流通，無法在這段線路上產(chǎn)生足夠的電壓降。同時(shí)，電流也會(huì)減小，甚至趨近于零，因?yàn)殚_路使得電路中的電流通路被切斷。故障點(diǎn)到送電端的電壓則會(huì)升高，這是由于開路導(dǎo)致電路中的電阻增大，根據(jù)歐姆定律，在電源電壓不變的情況下，電阻增大，電壓也會(huì)相應(yīng)升高，而電流同樣會(huì)減小。這種電壓和電流的異常變化，會(huì)使軌道繼電器無法獲得足夠的電流來保持吸起狀態(tài)，從而導(dǎo)致繼電器落下，進(jìn)而使信號(hào)機(jī)顯示異常，如點(diǎn)亮紅光帶，向列車司機(jī)發(fā)出錯(cuò)誤的信號(hào)，可能誤導(dǎo)司機(jī)做出錯(cuò)誤的決策，危及列車運(yùn)行安全。例如，在列車接近故障區(qū)段時(shí)，如果信號(hào)機(jī)因軌道電路開路故障而錯(cuò)誤顯示允許通行信號(hào)，列車司機(jī)按照信號(hào)指示行駛，可能會(huì)進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域，引發(fā)追尾、脫軌等嚴(yán)重事故。2.2.2短路故障短路故障是指在軌道電路的回路中，兩線間出現(xiàn)任意一點(diǎn)混線短路的情況，或者分路電流達(dá)到一定程度，影響了軌道電路的正常工作。這種故障的判斷和處理相對(duì)復(fù)雜，涉及多種因素，需要采用一些特殊的方法來進(jìn)行排查和解決。短路故障的成因較為復(fù)雜?？沽髯儔浩鲀?nèi)部線圈短路是常見原因之一，抗流變壓器在長(zhǎng)期運(yùn)行過程中，由于線圈絕緣老化、受潮、過熱等原因，可能導(dǎo)致線圈之間的絕緣層損壞，從而使線圈發(fā)生短路?？沽骶€之間相連或接中心連接板、兩端都接魚尾板，會(huì)使電流不按正常路徑流通，形成短路。長(zhǎng)抗流線與內(nèi)側(cè)鋼軌、或通過卡釘與鋼軌墊板短路，也會(huì)改變電流的正常流向，引發(fā)短路故障。軌端絕緣損壞是導(dǎo)致短路故障的重要因素，軌端絕緣在列車的頻繁碾壓、振動(dòng)以及外界環(huán)境的侵蝕下，容易出現(xiàn)破損，使得相鄰軌道電路的鋼軌之間直接導(dǎo)通，造成短路。絕緣?mèng)~尾板連接兩端扣件、外界金屬件短路兩軌條、供電接地線短路等情況，都會(huì)使軌道電路的正常電氣回路被破壞，引發(fā)短路。抗流變壓器絕緣損壞、道岔裝置絕緣損壞、軌距桿絕緣損壞等，會(huì)導(dǎo)致不同部件之間的絕緣性能下降，從而引發(fā)短路。電纜混線也是常見的短路原因，電纜在敷設(shè)、使用過程中，可能會(huì)因?yàn)橥饬D壓、磨損等原因，導(dǎo)致內(nèi)部導(dǎo)線絕緣層破損，使不同導(dǎo)線之間相互接觸，造成混線短路。防雷元件擊穿、電容擊穿等，也會(huì)使電路中的元件失去正常的絕緣性能，引發(fā)短路故障。短路故障會(huì)引發(fā)一系列明顯的故障現(xiàn)象。當(dāng)軌道電路發(fā)生短路故障時(shí)，從故障點(diǎn)到受電端的電壓會(huì)下降，這是因?yàn)槎搪穼?dǎo)致電流增大，在短路點(diǎn)附近產(chǎn)生較大的電壓降，使得受電端能夠獲取的電壓減少。同時(shí)，電流減小，這是由于短路使得電路中的電阻減小，根據(jù)歐姆定律，在電源電壓不變的情況下，電阻減小，電流會(huì)增大，但由于短路點(diǎn)的分流作用，使得流向受電端的電流反而減小。故障點(diǎn)到送電端的電壓同樣會(huì)下降，電流增大，這是因?yàn)槎搪穼?dǎo)致整個(gè)電路的電阻減小，電流增大，而在送電端到故障點(diǎn)之間的線路上，由于電流增大，電壓降也會(huì)增大，從而導(dǎo)致送電端的電壓下降。這種電壓和電流的異常變化，會(huì)使軌道電路的接收端無法接收到正常的信號(hào)，導(dǎo)致軌道繼電器誤動(dòng)作或不動(dòng)作，進(jìn)而使信號(hào)機(jī)顯示錯(cuò)誤信號(hào)，如錯(cuò)誤顯示紅光帶，影響列車的正常運(yùn)行。例如，當(dāng)軌道電路發(fā)生短路故障時(shí)，信號(hào)機(jī)可能錯(cuò)誤顯示軌道區(qū)段被占用，即使實(shí)際并無列車占用，這會(huì)導(dǎo)致列車司機(jī)停車等待，造成列車晚點(diǎn)，影響鐵路運(yùn)輸?shù)男省?.2.3其他故障類型除了開路故障和短路故障，軌道電路還可能出現(xiàn)接地故障、電阻過大故障等其他類型的故障，這些故障同樣會(huì)對(duì)軌道電路的正常運(yùn)行產(chǎn)生影響。接地故障通常是由于軌道電路中的導(dǎo)線、接點(diǎn)、絕緣等部件損壞或老化，導(dǎo)致電路與大地之間形成通路，使電流通過接地部分流失，從而影響軌道電路的正常工作。在一些潮濕的環(huán)境中，軌道電路的絕緣材料可能會(huì)因受潮而導(dǎo)致絕緣性能下降，使得電路與大地之間的電阻減小，當(dāng)電阻減小到一定程度時(shí)，就會(huì)發(fā)生接地故障。接地故障會(huì)導(dǎo)致軌道電路的接收端無法接收到正常的信號(hào)，或者接收到錯(cuò)誤的信號(hào)，表現(xiàn)為紅光帶或信號(hào)不穩(wěn)定，嚴(yán)重時(shí)可能會(huì)引發(fā)列車脫軌或信號(hào)故障等安全事故。電阻過大故障可能是由于線路老化、接線不良或?qū)Ь€截面積過小等原因?qū)е碌?。隨著軌道電路使用時(shí)間的增長(zhǎng)，線路會(huì)逐漸老化，導(dǎo)線表面可能會(huì)出現(xiàn)氧化、腐蝕等現(xiàn)象，導(dǎo)致電阻增大。接線不良，如接線處松動(dòng)、接觸面積小等，會(huì)使接觸電阻增大。導(dǎo)線截面積過小，在通過相同電流的情況下，根據(jù)電阻定律，電阻與導(dǎo)線截面積成反比，截面積越小，電阻越大。電阻過大會(huì)造成電流不足，從而影響軌道電路的正常工作，可能出現(xiàn)信號(hào)燈閃爍不穩(wěn)、繼電器動(dòng)作不靈敏等現(xiàn)象，進(jìn)而影響列車的運(yùn)行安全和效率。2.3現(xiàn)有故障診斷方法概述傳統(tǒng)的軌道電路故障診斷方法在鐵路運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展歷程中發(fā)揮了重要作用，隨著技術(shù)的進(jìn)步，其局限性也日益凸顯。觀察法是一種最為基礎(chǔ)的故障診斷方法，維修人員憑借豐富的經(jīng)驗(yàn)，通過直接觀察軌道電路設(shè)備的外觀，來判斷是否存在故障。他們會(huì)仔細(xì)查看設(shè)備是否有明顯的損壞跡象，如外殼破裂、零部件變形等；檢查連接部位是否松動(dòng)，像導(dǎo)線與端子的連接是否牢固，有無脫落的情況；留意設(shè)備表面是否有過熱變色的痕跡，這可能暗示著設(shè)備內(nèi)部存在過載或短路等問題。對(duì)于一些較為明顯的故障，如電纜外皮破損、繼電器接點(diǎn)燒蝕等，觀察法能夠快速發(fā)現(xiàn)問題所在。然而，觀察法也存在很大的局限性，它難以發(fā)現(xiàn)設(shè)備內(nèi)部深層次的故障，對(duì)于一些隱蔽性較強(qiáng)的故障，如電子元件的性能下降、內(nèi)部電路的虛焊等，僅僅通過觀察是無法察覺的。測(cè)量法也是常用的傳統(tǒng)故障診斷方法之一，維修人員利用專業(yè)的儀器儀表，如萬用表、示波器、軌道電路故障測(cè)試儀等，對(duì)軌道電路的各種電氣參數(shù)進(jìn)行精確測(cè)量，如電壓、電流、電阻等。通過將測(cè)量得到的參數(shù)與正常運(yùn)行時(shí)的標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行對(duì)比，來判斷設(shè)備是否正常工作。例如，當(dāng)使用萬用表測(cè)量軌道電路的電壓時(shí)，如果測(cè)量值與標(biāo)準(zhǔn)值相差較大，就可能意味著存在故障。在判斷開路故障時(shí)，可通過測(cè)量軌面電壓，當(dāng)發(fā)現(xiàn)軌面電壓有明顯降低時(shí)，在電壓高與低之間的位置可能就是故障點(diǎn)。對(duì)于短路故障，使用感應(yīng)式的軌道電路故障測(cè)試儀逐段測(cè)量軌面的電流變化情況，當(dāng)軌面電流有明顯變化的處所就已接近短路點(diǎn)。測(cè)量法雖然能夠較為準(zhǔn)確地檢測(cè)出一些電氣參數(shù)方面的故障，但對(duì)于復(fù)雜的故障，僅依靠單一的測(cè)量參數(shù)往往難以全面準(zhǔn)確地判斷故障原因。而且，測(cè)量過程較為繁瑣，需要維修人員具備一定的專業(yè)知識(shí)和操作技能，對(duì)測(cè)量?jī)x器的精度和穩(wěn)定性也有較高要求。經(jīng)驗(yàn)法主要依賴維修人員長(zhǎng)期積累的工作經(jīng)驗(yàn)，他們根據(jù)以往處理故障的經(jīng)歷和對(duì)軌道電路工作原理的深入理解，對(duì)故障現(xiàn)象進(jìn)行分析和判斷，從而推測(cè)故障可能發(fā)生的原因和位置。例如，當(dāng)出現(xiàn)某一特定的故障現(xiàn)象時(shí)，維修人員會(huì)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)迅速聯(lián)想到之前遇到的類似情況，進(jìn)而判斷可能是哪些部件出現(xiàn)了問題。在處理一些常見故障時(shí)，經(jīng)驗(yàn)法能夠快速做出判斷，提高故障處理效率。然而，經(jīng)驗(yàn)法存在主觀性較強(qiáng)的問題，不同維修人員的經(jīng)驗(yàn)水平參差不齊，判斷結(jié)果可能會(huì)受到個(gè)人主觀因素的影響，導(dǎo)致誤判或漏判。而且，隨著軌道電路技術(shù)的不斷發(fā)展和更新，新的故障類型不斷出現(xiàn)，單純依靠以往的經(jīng)驗(yàn)可能無法準(zhǔn)確診斷這些新故障。隨著軌道電路技術(shù)的不斷發(fā)展和鐵路運(yùn)輸需求的日益增長(zhǎng)，傳統(tǒng)故障診斷方法的不足愈發(fā)明顯。傳統(tǒng)方法主要依賴人工操作和經(jīng)驗(yàn)判斷，診斷效率較低，在面對(duì)大量的軌道電路設(shè)備和復(fù)雜的故障情況時(shí)，難以快速準(zhǔn)確地定位故障，導(dǎo)致故障處理時(shí)間延長(zhǎng)，影響鐵路運(yùn)輸?shù)男省６?，這些方法的準(zhǔn)確性也難以保證，容易受到人為因素和環(huán)境因素的干擾，對(duì)于一些復(fù)雜的故障，往往無法進(jìn)行全面、準(zhǔn)確的診斷，從而可能導(dǎo)致故障的誤判和漏判，給鐵路運(yùn)輸安全帶來隱患。為了克服傳統(tǒng)故障診斷方法的不足，提高軌道電路故障診斷的準(zhǔn)確性和效率，引入改進(jìn)決策樹方法具有重要的必要性。決策樹作為一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，能夠?qū)Υ罅康墓收蠑?shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分析和處理，從中提取出關(guān)鍵的故障特征和規(guī)律，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的快速準(zhǔn)確診斷。通過對(duì)決策樹算法進(jìn)行改進(jìn)，使其更好地適應(yīng)軌道電路故障數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，能夠進(jìn)一步提高故障診斷的性能，為鐵路運(yùn)輸?shù)陌踩€(wěn)定運(yùn)行提供有力支持。三、決策樹算法原理與分析3.1決策樹基本原理決策樹作為一種有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在數(shù)據(jù)分類和預(yù)測(cè)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。其結(jié)構(gòu)類似于一棵倒立的樹，由節(jié)點(diǎn)、分支和葉節(jié)點(diǎn)構(gòu)成。根節(jié)點(diǎn)是決策樹的起始點(diǎn)，它代表了整個(gè)數(shù)據(jù)集，是決策樹構(gòu)建的基礎(chǔ)。在軌道電路故障診斷中，根節(jié)點(diǎn)可能包含了所有收集到的軌道電路故障數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涵蓋了各種故障類型以及與之相關(guān)的各種特征信息。內(nèi)部節(jié)點(diǎn)表示對(duì)一個(gè)特征的測(cè)試，通過這個(gè)測(cè)試來決定數(shù)據(jù)的流向。在軌道電路故障診斷的情境下，內(nèi)部節(jié)點(diǎn)可以是對(duì)軌道電路某個(gè)電氣參數(shù)的測(cè)試，比如電壓。當(dāng)我們以電壓作為內(nèi)部節(jié)點(diǎn)的測(cè)試特征時(shí)，會(huì)設(shè)定一個(gè)電壓閾值。若某一故障數(shù)據(jù)樣本中的電壓值大于這個(gè)閾值，數(shù)據(jù)就會(huì)沿著對(duì)應(yīng)大于閾值的分支繼續(xù)向下傳遞；反之，則沿著小于閾值的分支傳遞。這種基于特征測(cè)試的分支方式，能夠逐步將數(shù)據(jù)按照不同的特征屬性進(jìn)行劃分，使得每個(gè)分支所包含的數(shù)據(jù)在該特征上具有相似性，從而更有利于后續(xù)的分類和診斷。分支則是連接各個(gè)節(jié)點(diǎn)的線段，它代表了特征的取值或取值范圍。每一個(gè)分支都對(duì)應(yīng)著內(nèi)部節(jié)點(diǎn)特征的一種可能取值情況。例如，在以電壓為測(cè)試特征的內(nèi)部節(jié)點(diǎn)下，可能存在“電壓高于正常范圍”“電壓處于正常范圍”“電壓低于正常范圍”等分支，這些分支將數(shù)據(jù)根據(jù)電壓的不同情況進(jìn)行了分流。通過這些分支，數(shù)據(jù)從根節(jié)點(diǎn)開始，逐步被細(xì)化分類，最終到達(dá)葉節(jié)點(diǎn)。葉節(jié)點(diǎn)是決策樹的終端節(jié)點(diǎn)，它表示一個(gè)類別或一個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果。在軌道電路故障診斷中，葉節(jié)點(diǎn)就代表了最終確定的故障類型。比如，經(jīng)過一系列的特征測(cè)試和分支傳遞后，某個(gè)數(shù)據(jù)樣本最終到達(dá)的葉節(jié)點(diǎn)標(biāo)記為“開路故障”，那就意味著根據(jù)決策樹的判斷，該樣本所對(duì)應(yīng)的軌道電路故障類型為開路故障。葉節(jié)點(diǎn)是決策樹對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的最終輸出，它基于之前在各個(gè)節(jié)點(diǎn)上對(duì)數(shù)據(jù)特征的分析和判斷，為數(shù)據(jù)樣本賦予了一個(gè)明確的類別標(biāo)簽，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)軌道電路故障的診斷。決策樹基于特征選擇進(jìn)行數(shù)據(jù)分類的原理可以概括為：通過計(jì)算不同特征的信息增益、信息增益率或基尼指數(shù)等指標(biāo)，來選擇最優(yōu)的特征對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分。在軌道電路故障診斷中，我們收集到的故障數(shù)據(jù)包含了多個(gè)特征，如軌道電路的電壓、電流、頻率等電氣參數(shù)，以及設(shè)備的溫度、濕度、運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)等狀態(tài)參數(shù)。決策樹算法會(huì)對(duì)這些特征進(jìn)行評(píng)估，計(jì)算每個(gè)特征在劃分?jǐn)?shù)據(jù)時(shí)對(duì)降低數(shù)據(jù)不確定性的貢獻(xiàn)程度。例如，信息增益是通過計(jì)算劃分前后數(shù)據(jù)集的熵的變化來衡量特征的重要性。熵是衡量數(shù)據(jù)不確定性的指標(biāo)，熵值越大，數(shù)據(jù)的不確定性越高。當(dāng)一個(gè)特征能夠使劃分后的數(shù)據(jù)集熵值顯著降低時(shí)，說明該特征對(duì)數(shù)據(jù)的分類有較大的幫助，即信息增益較大。決策樹會(huì)優(yōu)先選擇信息增益大的特征作為內(nèi)部節(jié)點(diǎn)的測(cè)試特征，因?yàn)檫@樣的特征能夠更有效地將數(shù)據(jù)劃分成不同的子集，使得每個(gè)子集中的數(shù)據(jù)更傾向于屬于同一類別，從而提高分類的準(zhǔn)確性。在選擇了一個(gè)特征進(jìn)行劃分后，決策樹會(huì)在每個(gè)劃分得到的子集中重復(fù)上述過程，繼續(xù)選擇最優(yōu)特征進(jìn)行劃分，直到滿足停止條件。停止條件可以是數(shù)據(jù)集中所有樣本都屬于同一類別，或者所有特征都已被使用，又或者是達(dá)到了預(yù)設(shè)的樹的最大深度、節(jié)點(diǎn)中樣本數(shù)量小于預(yù)定義閾值等。通過這樣不斷地遞歸劃分，最終構(gòu)建出一棵完整的決策樹，實(shí)現(xiàn)對(duì)軌道電路故障數(shù)據(jù)的分類和診斷。3.2決策樹構(gòu)建過程3.2.1特征選擇在決策樹的構(gòu)建過程中，特征選擇是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，其目的在于從眾多的特征中挑選出對(duì)數(shù)據(jù)分類最具影響力的特征，以此作為節(jié)點(diǎn)分裂的依據(jù)，從而提升決策樹的分類性能和效率。常見的特征選擇方法包括信息增益、信息增益比和基尼指數(shù)等。信息增益是基于信息論中的熵概念來衡量特征對(duì)數(shù)據(jù)集分類的貢獻(xiàn)程度。熵是用于度量數(shù)據(jù)不確定性的指標(biāo)，其計(jì)算公式為H(D)=-\sum_{i=1}^{n}p_{i}\log_{2}p_{i}，其中D代表數(shù)據(jù)集，n是數(shù)據(jù)集中類別的數(shù)量，p_{i}表示第i類樣本在數(shù)據(jù)集中所占的比例。熵值越大，表明數(shù)據(jù)的不確定性越高，即數(shù)據(jù)的混亂程度越大；反之，熵值越小，數(shù)據(jù)的純度越高，不確定性越低。例如，在一個(gè)包含兩類樣本的數(shù)據(jù)集里，若兩類樣本數(shù)量相等，那么該數(shù)據(jù)集的熵值達(dá)到最大值1；若所有樣本都屬于同一類，熵值則為0。信息增益通過計(jì)算劃分前后數(shù)據(jù)集熵的變化來確定特征的重要性，其計(jì)算公式為Gain(D,A)=H(D)-\sum_{v=1}^{V}\frac{|D^{v}|}{|D|}H(D^{v})，其中Gain(D,A)表示特征A對(duì)數(shù)據(jù)集D的信息增益，D^{v}是數(shù)據(jù)集D在特征A上取值為v的子集，|D^{v}|和|D|分別表示子集D^{v}和數(shù)據(jù)集D的樣本數(shù)量，H(D^{v})是子集D^{v}的熵。信息增益越大，意味著依據(jù)該特征對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分后，數(shù)據(jù)的不確定性降低得越多，該特征對(duì)分類的貢獻(xiàn)也就越大。在軌道電路故障診斷中，若以軌道電路的電壓特征為例，通過計(jì)算電壓特征的信息增益，若其信息增益較大，說明電壓特征對(duì)于區(qū)分不同故障類型具有重要作用，能夠有效降低故障數(shù)據(jù)分類的不確定性。然而，信息增益存在一個(gè)局限性，它傾向于選擇取值較多的特征。因?yàn)樘卣鞯娜≈翟蕉?，劃分后的子集就可能越“純凈”，從而?dǎo)致信息增益較大，但這樣的特征并不一定是對(duì)分類最有價(jià)值的。為了克服這一缺陷，信息增益比應(yīng)運(yùn)而生。信息增益比是信息增益與特征固有值（也稱為分裂信息度量）的比值，其計(jì)算公式為GainRatio(D,A)=\frac{Gain(D,A)}{IV(A)}，其中IV(A)=-\sum_{v=1}^{V}\frac{|D^{v}|}{|D|}\log_{2}\frac{|D^{v}|}{|D|}。IV(A)反映了特征A的取值分布情況，取值越多的特征，其IV(A)值越大。通過將信息增益除以IV(A)，可以有效避免信息增益偏向于取值多的特征的問題。在軌道電路故障診斷數(shù)據(jù)中，如果某個(gè)特征雖然取值較多，導(dǎo)致信息增益較大，但通過計(jì)算其信息增益比，若發(fā)現(xiàn)其信息增益比并不高，那么在特征選擇時(shí)，就不會(huì)優(yōu)先選擇該特征，而是更傾向于選擇信息增益比高的特征，以提高決策樹的分類準(zhǔn)確性。基尼指數(shù)也是一種常用的特征選擇度量標(biāo)準(zhǔn)，它用于衡量數(shù)據(jù)集的不純度?；嶂笖?shù)的計(jì)算公式為Gini(D)=1-\sum_{i=1}^{n}p_{i}^{2}，其中p_{i}同樣表示第i類樣本在數(shù)據(jù)集D中的比例?；嶂笖?shù)的值越小，說明數(shù)據(jù)集的純度越高，即數(shù)據(jù)集中樣本屬于同一類別的可能性越大。在決策樹構(gòu)建過程中，會(huì)選擇使得基尼指數(shù)最小的特征作為分裂特征。對(duì)于軌道電路故障數(shù)據(jù)，當(dāng)計(jì)算不同特征的基尼指數(shù)時(shí)，若某個(gè)特征能夠使劃分后的子集基尼指數(shù)最小，就意味著該特征能夠?qū)?shù)據(jù)劃分得更加“純凈”，更有利于區(qū)分不同的故障類型，因此會(huì)被優(yōu)先選擇作為節(jié)點(diǎn)分裂的依據(jù)。在軌道電路故障診斷中，為了選擇最優(yōu)特征劃分?jǐn)?shù)據(jù)集，需要對(duì)每個(gè)可能的特征分別計(jì)算其信息增益、信息增益比或基尼指數(shù)。以某段時(shí)間內(nèi)收集的軌道電路故障數(shù)據(jù)為例，這些數(shù)據(jù)包含了軌道電路的電壓、電流、頻率、設(shè)備溫度、運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)等多個(gè)特征。首先，計(jì)算每個(gè)特征的信息增益，假設(shè)電壓特征的信息增益為Gain_{電壓}，電流特征的信息增益為Gain_{電流}，以此類推。然后比較這些信息增益值的大小，選擇信息增益最大的特征作為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的分裂特征。如果采用信息增益比或基尼指數(shù)作為選擇標(biāo)準(zhǔn)，也按照類似的方式進(jìn)行計(jì)算和比較。通過這樣的方式，能夠從眾多特征中篩選出對(duì)軌道電路故障分類最關(guān)鍵的特征，為后續(xù)決策樹的構(gòu)建奠定良好基礎(chǔ)。3.2.2樹的生成決策樹的生成是一個(gè)遞歸的過程，從根節(jié)點(diǎn)開始，逐步構(gòu)建出完整的樹形結(jié)構(gòu)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的分類。在初始階段，決策樹以整個(gè)數(shù)據(jù)集作為根節(jié)點(diǎn)，此時(shí)根節(jié)點(diǎn)包含了所有的軌道電路故障樣本以及與之相關(guān)的各種特征信息。然后，進(jìn)入特征選擇環(huán)節(jié)，如前文所述，通過計(jì)算不同特征的信息增益、信息增益比或基尼指數(shù)等指標(biāo)，從眾多特征中選擇最優(yōu)特征。假設(shè)在這個(gè)過程中，經(jīng)過計(jì)算發(fā)現(xiàn)軌道電路的電壓特征具有最大的信息增益（或最高的信息增益比、最小的基尼指數(shù)），那么就選擇電壓作為根節(jié)點(diǎn)的分裂特征。接下來，依據(jù)電壓特征的取值對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分，生成子節(jié)點(diǎn)。例如，根據(jù)電壓的不同范圍，將數(shù)據(jù)集劃分為高電壓、正常電壓和低電壓三個(gè)子集，每個(gè)子集對(duì)應(yīng)一個(gè)子節(jié)點(diǎn)。對(duì)于每個(gè)子節(jié)點(diǎn)所包含的數(shù)據(jù)集，再次重復(fù)特征選擇和劃分的過程。以高電壓子節(jié)點(diǎn)為例，在這個(gè)子集中，重新計(jì)算各個(gè)特征（如電流、頻率、設(shè)備溫度等）的相關(guān)指標(biāo)，假設(shè)此時(shí)電流特征表現(xiàn)出最優(yōu)的分類能力，那么就以電流作為該子節(jié)點(diǎn)的分裂特征，繼續(xù)對(duì)該子集進(jìn)行劃分。如此遞歸地進(jìn)行下去，在每個(gè)子節(jié)點(diǎn)上不斷選擇最優(yōu)特征進(jìn)行劃分，直到滿足特定的停止條件。停止條件通常包括以下幾種情況：一是數(shù)據(jù)集中所有樣本都屬于同一類別，這意味著當(dāng)前節(jié)點(diǎn)所包含的數(shù)據(jù)已經(jīng)具有高度的一致性，無需再進(jìn)行劃分。例如，在某個(gè)子節(jié)點(diǎn)中，所有的軌道電路故障樣本都被確定為開路故障，那么這個(gè)子節(jié)點(diǎn)就可以標(biāo)記為葉節(jié)點(diǎn)，代表開路故障這一類別。二是所有特征都已被使用，此時(shí)已無法再通過選擇新的特征來進(jìn)一步劃分?jǐn)?shù)據(jù)集。三是達(dá)到了預(yù)設(shè)的樹的最大深度，為了防止決策樹生長(zhǎng)得過于復(fù)雜，導(dǎo)致過擬合，通常會(huì)預(yù)先設(shè)定一個(gè)最大深度值，當(dāng)決策樹的深度達(dá)到這個(gè)值時(shí)，就停止生長(zhǎng)。四是節(jié)點(diǎn)中樣本數(shù)量小于預(yù)定義閾值，當(dāng)某個(gè)節(jié)點(diǎn)中的樣本數(shù)量過少時(shí)，繼續(xù)劃分可能會(huì)導(dǎo)致模型的不穩(wěn)定，因此當(dāng)樣本數(shù)量低于預(yù)定義的閾值時(shí)，停止劃分。通過這樣的遞歸過程，從根節(jié)點(diǎn)開始，經(jīng)過一系列的特征選擇和數(shù)據(jù)集劃分，最終構(gòu)建出一棵完整的決策樹。這棵決策樹的每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)都對(duì)應(yīng)一個(gè)特征，分支表示特征的取值，葉節(jié)點(diǎn)則表示最終的分類結(jié)果，即不同的軌道電路故障類型。在實(shí)際應(yīng)用中，對(duì)于新的軌道電路故障數(shù)據(jù)，只需要從決策樹的根節(jié)點(diǎn)開始，根據(jù)數(shù)據(jù)的特征值沿著相應(yīng)的分支向下遍歷，最終到達(dá)的葉節(jié)點(diǎn)所代表的類別，就是對(duì)該故障數(shù)據(jù)的診斷結(jié)果。3.2.3剪枝策略決策樹在構(gòu)建過程中，由于其貪心算法的特性，傾向于盡可能地?cái)M合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這往往會(huì)導(dǎo)致決策樹生長(zhǎng)得過于復(fù)雜，出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。過擬合的決策樹雖然在訓(xùn)練集上表現(xiàn)出極高的準(zhǔn)確率，但在面對(duì)新的測(cè)試數(shù)據(jù)時(shí)，其泛化能力較差，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率會(huì)大幅下降。為了解決這一問題，需要采用剪枝策略對(duì)決策樹進(jìn)行優(yōu)化，以提升模型的泛化能力。常見的剪枝策略包括預(yù)剪枝和后剪枝。預(yù)剪枝是在決策樹構(gòu)建過程中，對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)在劃分前先進(jìn)行估計(jì)，若當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的劃分不能帶來決策樹泛化性能的提升，則停止劃分，并將當(dāng)前節(jié)點(diǎn)標(biāo)記為葉節(jié)點(diǎn)。預(yù)剪枝的關(guān)鍵在于如何判斷劃分是否能提升泛化性能，通常使用的方法是基于驗(yàn)證集的準(zhǔn)確率來評(píng)估。在軌道電路故障診斷中，假設(shè)在構(gòu)建決策樹時(shí)，當(dāng)前節(jié)點(diǎn)考慮以軌道電路的頻率特征進(jìn)行劃分。在劃分之前，先使用驗(yàn)證集來評(píng)估劃分前后決策樹在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率。如果劃分后驗(yàn)證集的準(zhǔn)確率沒有提高，甚至有所下降，那么就認(rèn)為這次劃分不能提升泛化性能，停止對(duì)該節(jié)點(diǎn)的劃分，將其標(biāo)記為葉節(jié)點(diǎn)，不再繼續(xù)向下生長(zhǎng)。預(yù)剪枝的優(yōu)點(diǎn)在于能夠顯著降低決策樹的訓(xùn)練時(shí)間和測(cè)試時(shí)間開銷，因?yàn)樗崆巴Ｖ沽艘恍┎槐匾姆种L(zhǎng)。同時(shí)，有效地降低了過擬合的風(fēng)險(xiǎn)，使得決策樹更加簡(jiǎn)潔，避免了模型過于復(fù)雜。然而，預(yù)剪枝也存在一定的局限性，它基于“貪心”本質(zhì)，可能會(huì)導(dǎo)致一些分支被過早地禁止展開。有些分支雖然當(dāng)前的劃分不能提升泛化性能，但在其基礎(chǔ)上進(jìn)行的后續(xù)劃分卻有可能顯著提高性能，這就可能帶來欠擬合的風(fēng)險(xiǎn)。后剪枝則是在決策樹構(gòu)建完成后，自底向上地對(duì)非葉節(jié)點(diǎn)進(jìn)行考察。若將該節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的子樹替換為葉節(jié)點(diǎn)能帶來決策樹泛化性能的提升，則將該子樹替換為葉節(jié)點(diǎn)。后剪枝同樣依賴驗(yàn)證集來評(píng)估性能變化。在已經(jīng)構(gòu)建好的軌道電路故障診斷決策樹中，從最底層的非葉節(jié)點(diǎn)開始，假設(shè)當(dāng)前考察的節(jié)點(diǎn)是關(guān)于軌道電路設(shè)備溫度的節(jié)點(diǎn)，將該節(jié)點(diǎn)的子樹替換為葉節(jié)點(diǎn)，然后使用驗(yàn)證集來評(píng)估決策樹在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率。如果替換后的準(zhǔn)確率提高了，說明將該子樹剪枝能夠提升泛化性能，就進(jìn)行剪枝操作；反之，如果準(zhǔn)確率下降或沒有明顯變化，則保留該子樹。后剪枝的優(yōu)點(diǎn)是它在決策樹構(gòu)建完成后進(jìn)行全局優(yōu)化，考慮了整個(gè)決策樹的結(jié)構(gòu)，能夠避免預(yù)剪枝中可能出現(xiàn)的欠擬合問題，因此通常能得到泛化性能更好的決策樹。不過，后剪枝的計(jì)算復(fù)雜度較高，因?yàn)樗枰跇?gòu)建完整決策樹的基礎(chǔ)上，對(duì)每個(gè)非葉節(jié)點(diǎn)進(jìn)行評(píng)估和剪枝操作，這會(huì)消耗較多的時(shí)間和計(jì)算資源。在實(shí)際應(yīng)用中，選擇預(yù)剪枝還是后剪枝，或者兩者結(jié)合使用，需要根據(jù)具體的問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)來決定。對(duì)于軌道電路故障診斷任務(wù)，如果數(shù)據(jù)量較大，且對(duì)診斷效率要求較高，可以優(yōu)先考慮預(yù)剪枝，以快速得到一個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)單且具有一定泛化能力的決策樹。如果對(duì)診斷的準(zhǔn)確性要求極高，且有足夠的計(jì)算資源和時(shí)間，可以采用后剪枝來進(jìn)一步優(yōu)化決策樹，提高模型的泛化性能。有時(shí)，也可以嘗試先使用預(yù)剪枝快速構(gòu)建一個(gè)初步的決策樹，然后再對(duì)其進(jìn)行后剪枝，綜合利用兩種剪枝策略的優(yōu)點(diǎn)，以獲得更優(yōu)的故障診斷模型。3.3決策樹在故障診斷中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)決策樹在軌道電路故障診斷中具有顯著的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。首先，決策樹具有高度的可解釋性，其樹形結(jié)構(gòu)能夠直觀地展示故障診斷的邏輯過程。每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)特征測(cè)試，分支表示特征的取值，葉節(jié)點(diǎn)表示診斷結(jié)果，這種清晰的結(jié)構(gòu)使得技術(shù)人員能夠輕松理解決策樹的決策依據(jù)，從而快速定位故障原因。例如，在軌道電路故障診斷中，決策樹可能以軌道電路的電壓作為內(nèi)部節(jié)點(diǎn)的測(cè)試特征，當(dāng)電壓高于某個(gè)閾值時(shí)，沿著一個(gè)分支指向開路故障的葉節(jié)點(diǎn)，這使得技術(shù)人員能夠一目了然地了解到電壓異常與開路故障之間的關(guān)聯(lián)，便于采取針對(duì)性的維修措施。決策樹還能夠處理多種類型的特征，無論是離散型特征，如軌道電路設(shè)備的型號(hào)、故障發(fā)生的位置等，還是連續(xù)型特征，如軌道電路的電壓、電流、溫度等，決策樹都能有效地進(jìn)行處理。這使得決策樹在面對(duì)包含豐富特征信息的軌道電路故障數(shù)據(jù)時(shí)，能夠充分利用各種特征進(jìn)行準(zhǔn)確的故障診斷。在實(shí)際的軌道電路故障數(shù)據(jù)中，可能同時(shí)包含設(shè)備型號(hào)這種離散型特征和電壓這種連續(xù)型特征，決策樹可以綜合考慮這些不同類型的特征，通過合理的特征選擇和劃分，提高故障診斷的準(zhǔn)確性。此外，決策樹的分類速度較快，在構(gòu)建完成決策樹模型后，對(duì)于新的故障數(shù)據(jù)，只需要從根節(jié)點(diǎn)開始，根據(jù)數(shù)據(jù)的特征值沿著相應(yīng)的分支向下遍歷，即可快速得到診斷結(jié)果。這對(duì)于需要實(shí)時(shí)進(jìn)行故障診斷的軌道電路系統(tǒng)來說至關(guān)重要，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障并采取措施，減少故障對(duì)鐵路運(yùn)輸?shù)挠绊?。在列車運(yùn)行過程中，軌道電路實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)一旦檢測(cè)到異常數(shù)據(jù)，利用決策樹模型能夠迅速做出故障診斷，為列車的安全運(yùn)行提供及時(shí)的保障。然而，決策樹在故障診斷應(yīng)用中也面臨一些挑戰(zhàn)。過擬合問題是決策樹面臨的主要挑戰(zhàn)之一，由于決策樹在構(gòu)建過程中傾向于盡可能地?cái)M合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，容易生成過于復(fù)雜的樹結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試集或?qū)嶋H應(yīng)用中對(duì)新數(shù)據(jù)的泛化能力較差。在軌道電路故障診斷中，如果決策樹過擬合，可能會(huì)將一些訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲或特殊情況誤判為普遍規(guī)律，從而在面對(duì)新的故障數(shù)據(jù)時(shí)出現(xiàn)錯(cuò)誤的診斷結(jié)果。例如，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，由于某次測(cè)量誤差導(dǎo)致某個(gè)故障樣本的電壓值異常，決策樹在構(gòu)建過程中可能會(huì)過度關(guān)注這個(gè)異常值，將其作為一個(gè)重要的劃分依據(jù)，當(dāng)遇到正常的故障數(shù)據(jù)時(shí)，就可能因?yàn)檫@個(gè)錯(cuò)誤的劃分依據(jù)而產(chǎn)生誤判。決策樹的穩(wěn)定性較差，數(shù)據(jù)集中微小的變化，如增加或刪除少量數(shù)據(jù)樣本，或者某些特征值的微小改變，都可能導(dǎo)致生成完全不同的樹結(jié)構(gòu)，進(jìn)而影響診斷結(jié)果的穩(wěn)定性。在軌道電路故障數(shù)據(jù)的收集和處理過程中，由于各種因素的影響，數(shù)據(jù)可能會(huì)存在一定的波動(dòng)和不確定性。例如，在不同的測(cè)量環(huán)境下，軌道電路的某些電氣參數(shù)可能會(huì)有細(xì)微的差異，如果決策樹對(duì)這些微小變化過于敏感，就可能導(dǎo)致診斷結(jié)果的不穩(wěn)定，給故障診斷工作帶來困擾。決策樹還存在局部最優(yōu)問題，決策樹采用貪心策略構(gòu)建，在每個(gè)節(jié)點(diǎn)選擇特征時(shí)，只考慮當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)劃分，而不考慮全局最優(yōu)解，這可能導(dǎo)致決策樹陷入局部最優(yōu)，無法得到全局最優(yōu)的分類效果。在軌道電路故障診斷中，這種局部最優(yōu)問題可能使得決策樹不能充分挖掘數(shù)據(jù)中的潛在信息，影響故障診斷的準(zhǔn)確性。例如，在某個(gè)節(jié)點(diǎn)選擇特征時(shí)，雖然當(dāng)前選擇的特征能夠使該節(jié)點(diǎn)的劃分效果在局部達(dá)到最優(yōu)，但從全局來看，選擇另一個(gè)特征可能會(huì)得到更好的分類結(jié)果，由于貪心策略的局限性，決策樹可能無法選擇到這個(gè)全局最優(yōu)的特征。四、改進(jìn)決策樹算法設(shè)計(jì)4.1針對(duì)軌道電路故障診斷的改進(jìn)思路傳統(tǒng)決策樹算法在軌道電路故障診斷應(yīng)用中存在諸多不足，針對(duì)這些問題，本研究提出一系列針對(duì)性的改進(jìn)思路，旨在提升決策樹在軌道電路故障診斷中的性能。在特征選擇方面，傳統(tǒng)決策樹算法如ID3、C4.5主要依據(jù)信息增益、信息增益比等指標(biāo)進(jìn)行特征選擇。在軌道電路故障數(shù)據(jù)中，這些指標(biāo)存在一定局限性。信息增益傾向于選擇取值較多的特征，可能導(dǎo)致選擇的特征并非真正對(duì)故障診斷最有價(jià)值。在軌道電路故障數(shù)據(jù)中，某些特征雖然取值豐富，但與故障類型的相關(guān)性并不強(qiáng)。若僅依據(jù)信息增益進(jìn)行選擇，可能會(huì)誤導(dǎo)決策樹的構(gòu)建，使模型過于復(fù)雜且準(zhǔn)確性降低。信息增益比雖在一定程度上解決了信息增益的缺陷，但在處理連續(xù)型特征時(shí)，其效果仍有待提高。軌道電路的許多電氣參數(shù)，如電壓、電流等都是連續(xù)型特征，傳統(tǒng)算法在處理這些特征時(shí)，往往需要先進(jìn)行離散化處理，這不僅增加了計(jì)算復(fù)雜度，還可能導(dǎo)致信息丟失，影響特征選擇的準(zhǔn)確性。為解決上述問題，本研究考慮引入基于互信息的特征選擇方法。互信息能夠衡量?jī)蓚€(gè)變量之間的依賴程度，通過計(jì)算每個(gè)特征與故障類型之間的互信息，可以更準(zhǔn)確地評(píng)估特征對(duì)故障診斷的重要性。對(duì)于軌道電路故障數(shù)據(jù)，計(jì)算電壓、電流等特征與故障類型的互信息，互信息值越大，說明該特征與故障類型的關(guān)聯(lián)越緊密，對(duì)故障診斷的價(jià)值越高。這種方法能夠避免傳統(tǒng)指標(biāo)的缺陷，更有效地選擇出對(duì)故障診斷有重要影響的特征，從而提高決策樹的分類性能。在剪枝策略上，傳統(tǒng)的預(yù)剪枝和后剪枝策略也存在一定的不足。預(yù)剪枝雖然能夠提前停止決策樹的生長(zhǎng)，降低過擬合風(fēng)險(xiǎn)，但由于其基于“貪心”策略，可能會(huì)過早地停止一些有潛力的分支生長(zhǎng)，導(dǎo)致欠擬合問題。在軌道電路故障診斷中，某些分支在當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的劃分可能看似不能提升泛化性能，但繼續(xù)向下生長(zhǎng)可能會(huì)發(fā)現(xiàn)更有價(jià)值的信息。后剪枝雖然能夠避免預(yù)剪枝的欠擬合問題，通過對(duì)整個(gè)決策樹進(jìn)行全局優(yōu)化來提高泛化性能，但計(jì)算復(fù)雜度較高，需要在構(gòu)建完整決策樹的基礎(chǔ)上對(duì)每個(gè)非葉節(jié)點(diǎn)進(jìn)行評(píng)估和剪枝，這在處理大規(guī)模軌道電路故障數(shù)據(jù)時(shí)，會(huì)消耗大量的時(shí)間和計(jì)算資源。為改進(jìn)剪枝策略，本研究提出一種基于交叉驗(yàn)證和復(fù)雜度懲罰的混合剪枝方法。在決策樹構(gòu)建過程中，結(jié)合交叉驗(yàn)證技術(shù)，在每個(gè)節(jié)點(diǎn)劃分前，使用交叉驗(yàn)證來評(píng)估劃分前后決策樹在驗(yàn)證集上的性能。如果劃分后驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率沒有提高，且決策樹的復(fù)雜度（如節(jié)點(diǎn)數(shù)量、樹的深度等）增加超過一定閾值，則停止劃分，進(jìn)行預(yù)剪枝操作。這樣可以在一定程度上避免預(yù)剪枝的“貪心”問題，保留有潛力的分支。在決策樹構(gòu)建完成后，采用基于復(fù)雜度懲罰的后剪枝方法。根據(jù)決策樹的復(fù)雜度和在驗(yàn)證集上的性能，為每個(gè)節(jié)點(diǎn)計(jì)算一個(gè)懲罰因子，懲罰因子綜合考慮節(jié)點(diǎn)對(duì)分類準(zhǔn)確性的貢獻(xiàn)和增加的復(fù)雜度。對(duì)于懲罰因子較大的節(jié)點(diǎn)，即對(duì)分類準(zhǔn)確性貢獻(xiàn)較小且增加了較多復(fù)雜度的節(jié)點(diǎn)，進(jìn)行剪枝操作。這種混合剪枝方法能夠綜合預(yù)剪枝和后剪枝的優(yōu)點(diǎn)，在降低計(jì)算復(fù)雜度的同時(shí)，有效提高決策樹的泛化性能，使其更適用于軌道電路故障診斷。4.2具體改進(jìn)方法與實(shí)現(xiàn)4.2.1特征處理與優(yōu)化在軌道電路故障診斷中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和特征的有效性對(duì)決策樹模型的性能起著關(guān)鍵作用。因此，對(duì)軌道電路故障特征數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與優(yōu)化是改進(jìn)決策樹算法的重要環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的首要步驟，旨在去除數(shù)據(jù)中的噪聲、錯(cuò)誤值和缺失值。在軌道電路故障數(shù)據(jù)采集過程中，由于傳感器故障、傳輸干擾等原因，可能會(huì)引入噪聲數(shù)據(jù)，這些噪聲會(huì)干擾決策樹的學(xué)習(xí)過程，降低模型的準(zhǔn)確性。通過采用均值濾波、中值濾波等方法可以有效地去除數(shù)據(jù)中的噪聲。均值濾波是計(jì)算數(shù)據(jù)窗口內(nèi)的平均值，用該平均值替換窗口中心的數(shù)據(jù)值，從而平滑數(shù)據(jù)，減少噪聲的影響。中值濾波則是將數(shù)據(jù)窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，取中間值作為窗口中心的數(shù)據(jù)值，這種方法對(duì)于去除脈沖噪聲效果顯著。對(duì)于錯(cuò)誤值，可通過設(shè)定合理的閾值范圍進(jìn)行檢測(cè)和修正。在軌道電路的電壓數(shù)據(jù)中，正常工作電壓范圍是[V1,V2]，若采集到的電壓值超出這個(gè)范圍，且經(jīng)多次檢測(cè)確認(rèn)并非實(shí)際異常情況，則可將其判定為錯(cuò)誤值，并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)或其他相關(guān)信息進(jìn)行修正。對(duì)于缺失值，常用的處理方法有刪除含有缺失值的樣本、使用均值或中位數(shù)填充等。若缺失值較少且對(duì)整體數(shù)據(jù)影響不大，可直接刪除含有缺失值的樣本；若缺失值較多，可采用均值填充法，即計(jì)算該特征所有非缺失值的平均值，用此平均值填充缺失值；對(duì)于具有時(shí)間序列特征的數(shù)據(jù)，也可采用線性插值法，根據(jù)前后數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)來估計(jì)缺失值。歸一化是將不同量綱的數(shù)據(jù)統(tǒng)一到相同的尺度，以提高數(shù)據(jù)的可比性。軌道電路故障數(shù)據(jù)中包含多種特征，如電壓、電流、電阻等，它們具有不同的量綱和取值范圍。如果直接使用這些原始數(shù)據(jù)構(gòu)建決策樹，某些取值范圍較大的特征可能會(huì)在決策樹的構(gòu)建過程中占據(jù)主導(dǎo)地位，而取值范圍較小的特征則可能被忽略。為解決這一問題，采用歸一化方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。常見的歸一化方法有最小-最大歸一化和Z-score標(biāo)準(zhǔn)化。最小-最大歸一化公式為x_{norm}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}，其中x是原始數(shù)據(jù)，x_{min}和x_{max}分別是該特征的最小值和最大值，x_{norm}是歸一化后的數(shù)據(jù)。通過這種方法，可將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間，消除量綱的影響。Z-score標(biāo)準(zhǔn)化公式為x_{std}=\frac{x-\mu}{\sigma}，其中\(zhòng)mu是數(shù)據(jù)的均值，\sigma是數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。這種方法將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，同樣能有效提升數(shù)據(jù)的可比性。優(yōu)化特征選擇準(zhǔn)則是提升決策樹性能的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的決策樹算法如ID3、C4.5等在特征選擇時(shí)主要依據(jù)信息增益、信息增益比等指標(biāo)。然而，這些指標(biāo)在處理軌道電路故障數(shù)據(jù)時(shí)存在一定的局限性。為了更準(zhǔn)確地選擇對(duì)故障診斷有重要影響的特征，引入基于互信息的特征選擇方法?；バ畔⒛軌蚝饬?jī)蓚€(gè)變量之間的依賴程度，通過計(jì)算每個(gè)特征與故障類型之間的互信息，可以更準(zhǔn)確地評(píng)估特征對(duì)故障診斷的重要性。互信息的計(jì)算公式為I(X;Y)=\sum_{x\inX}\sum_{y\inY}p(x,y)\log\frac{p(x,y)}{p(x)p(y)}，其中X表示特征，Y表示故障類型，p(x,y)是X和Y的聯(lián)合概率分布，p(x)和p(y)分別是X和Y的邊緣概率分布?；バ畔⒅翟酱?，說明該特征與故障類型的關(guān)聯(lián)越緊密，對(duì)故障診斷的價(jià)值越高。在軌道電路故障數(shù)據(jù)中，計(jì)算電壓、電流、頻率等特征與故障類型的互信息，優(yōu)先選擇互信息值大的特征用于決策樹的構(gòu)建，從而提高決策樹的分類性能。4.2.2決策樹結(jié)構(gòu)優(yōu)化為了提升決策樹在軌道電路故障診斷中的效率和準(zhǔn)確性，對(duì)決策樹的結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化是必不可少的環(huán)節(jié)。這主要包括限制樹的深度以及調(diào)整分支策略。限制樹的深度是防止決策樹過擬合的重要手段。在傳統(tǒng)的決策樹構(gòu)建過程中，如果不加以限制，決策樹可能會(huì)過度生長(zhǎng)，導(dǎo)致模型過于復(fù)雜，從而出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。過擬合的決策樹雖然在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在面對(duì)新的測(cè)試數(shù)據(jù)時(shí)，其泛化能力較差，無法準(zhǔn)確地診斷軌道電路故障。為了避免這種情況，通過設(shè)置最大深度參數(shù)來限制決策樹的生長(zhǎng)。在構(gòu)建決策樹時(shí)，當(dāng)樹的深度達(dá)到預(yù)設(shè)的最大深度時(shí)，無論當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)是否還能繼續(xù)劃分，都停止劃分，將該節(jié)點(diǎn)標(biāo)記為葉節(jié)點(diǎn)。最大深度的設(shè)置需要綜合考慮多種因素。如果最大深度設(shè)置得過小，決策樹可能無法充分學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中的特征和規(guī)律，導(dǎo)致欠擬合，無法準(zhǔn)確地診斷故障。相反，如果最大深度設(shè)置得過大，決策樹又容易過擬合，對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)過度敏感。因此，需要通過實(shí)驗(yàn)和分析來確定一個(gè)合適的最大深度值?？梢圆捎媒徊骝?yàn)證的方法，將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子集，分別在不同的最大深度值下訓(xùn)練決策樹，并使用驗(yàn)證集評(píng)估模型的性能，選擇使模型在驗(yàn)證集上表現(xiàn)最佳的最大深度值作為最終的參數(shù)。調(diào)整分支策略也是優(yōu)化決策樹結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵。傳統(tǒng)決策樹在分支時(shí)，通常根據(jù)單一的特征選擇指標(biāo)，如信息增益、信息增益比或基尼指數(shù)來決定分支方向。然而，這種方式可能會(huì)忽略特征之間的相互關(guān)系，導(dǎo)致決策樹的分支不夠合理。為了改進(jìn)這一問題，考慮采用多特征聯(lián)合分支策略。在每個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分支時(shí)，不再僅僅依據(jù)單個(gè)特征的指標(biāo)，而是綜合考慮多個(gè)特征之間的組合情況。通過計(jì)算不同特征組合的綜合指標(biāo)，選擇使綜合指標(biāo)最優(yōu)的特征組合作為分支依據(jù)。在軌道電路故障數(shù)據(jù)中，電壓和電流這兩個(gè)特征可能存在一定的相關(guān)性，單獨(dú)考慮電壓或電流進(jìn)行分支可能無法全面地反映故障情況。通過多特征聯(lián)合分支策略，可以同時(shí)考慮電壓和電流的變化情況，以及它們之間的相互關(guān)系，從而更準(zhǔn)確地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，提高決策樹的診斷能力。還可以結(jié)合啟發(fā)式搜索算法，如遺傳算法、模擬退火算法等，來優(yōu)化分支策略。這些算法能夠在特征組合的搜索空間中尋找最優(yōu)解，進(jìn)一步提高決策樹的性能。遺傳算法通過模擬生物進(jìn)化過程中的選擇、交叉和變異操作，不斷優(yōu)化特征組合，使決策樹的分支更加合理。模擬退火算法則通過模擬物理退火過程，在一定的概率下接受較差的解，以避免陷入局部最優(yōu)解，從而找到更優(yōu)的分支策略。4.2.3算法實(shí)現(xiàn)步驟改進(jìn)決策樹算法在軌道電路故障診斷中的實(shí)現(xiàn)步驟涵蓋了從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到模型訓(xùn)練與參數(shù)調(diào)整的一系列關(guān)鍵環(huán)節(jié)，每個(gè)步驟都對(duì)最終的故障診斷性能有著重要影響。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是算法實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)。首先，從各種數(shù)據(jù)源收集軌道電路的故障數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)源包括鐵路現(xiàn)場(chǎng)的監(jiān)測(cè)設(shè)備、歷史故障記錄數(shù)據(jù)庫、模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)等。收集的數(shù)據(jù)應(yīng)盡可能全面，涵蓋不同類型的軌道電路、各種故障場(chǎng)景以及正常運(yùn)行狀態(tài)下的數(shù)據(jù)。對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除其中的噪聲、錯(cuò)誤值和缺失值。如前文所述，采用均值濾波、中值濾波等方法去除噪聲，通過設(shè)定閾值范圍檢測(cè)和修正錯(cuò)誤值，使用均值填充、線性插值等方法處理缺失值。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，將不同量綱的特征數(shù)據(jù)統(tǒng)一到相同的尺度，提升數(shù)據(jù)的可比性?？梢愿鶕?jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選擇最小-最大歸一化或Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法。還需要進(jìn)行特征選擇，運(yùn)用基于互信息的特征選擇方法，計(jì)算每個(gè)特征與故障類型之間的互信息，篩選出互信息值較大的特征，作為后續(xù)模型訓(xùn)練的輸入。模型訓(xùn)練是算法實(shí)現(xiàn)的核心步驟。在完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備后，使用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練改進(jìn)的決策樹模型。在訓(xùn)練過程中，根據(jù)設(shè)定的最大深度、多特征聯(lián)合分支策略等參數(shù)構(gòu)建決策樹。從根節(jié)點(diǎn)開始，依據(jù)多特征聯(lián)合分支策略選擇最優(yōu)的特征組合進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分，生成子節(jié)點(diǎn)。對(duì)于每個(gè)子節(jié)點(diǎn)，遞歸地重復(fù)這一過程，直到滿足停止條件。停止條件包括達(dá)到預(yù)設(shè)的最大深度、節(jié)點(diǎn)中的樣本數(shù)量小于預(yù)定義閾值、節(jié)點(diǎn)中的樣本屬于同一類別等。在構(gòu)建決策樹的過程中，結(jié)合交叉驗(yàn)證技術(shù)，對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)劃分前的決策樹在驗(yàn)證集上的性能進(jìn)行評(píng)估。如果劃分后驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率沒有提高，且決策樹的復(fù)雜度（如節(jié)點(diǎn)數(shù)量、樹的深度等）增加超過一定閾值，則停止劃分，進(jìn)行預(yù)剪枝操作。參數(shù)調(diào)整是優(yōu)化模型性能的重要手段。訓(xùn)練完成后，通過一系列方法對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，以提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。使用交叉驗(yàn)證法，將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子集，如K折交叉驗(yàn)證將數(shù)據(jù)集分為K個(gè)互不相交的子集，每次用K-1個(gè)子集作為訓(xùn)練集，1個(gè)子集作為測(cè)試集，重復(fù)K次，取K次測(cè)試結(jié)果的平均值作為模型的評(píng)估指標(biāo)。通過調(diào)整決策樹的參數(shù)，如最大深度、最小樣本分裂數(shù)、最小葉子節(jié)點(diǎn)樣本數(shù)等，觀察模型在交叉驗(yàn)證中的性能變化，選擇使模型性能最佳的參數(shù)組合。還可以采用網(wǎng)格搜索法，預(yù)先定義一個(gè)參數(shù)空間，在這個(gè)空間內(nèi)對(duì)不同的參數(shù)組合進(jìn)行窮舉搜索，評(píng)估每個(gè)參數(shù)組合下模型的性能，從而找到最優(yōu)的參數(shù)設(shè)置。例如，對(duì)于最大深度參數(shù)，可以在一個(gè)合理的范圍內(nèi)，如[3,10]，以步長(zhǎng)為1進(jìn)行搜索；對(duì)于最小樣本分裂數(shù)和最小葉子節(jié)點(diǎn)樣本數(shù)，也可以根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和經(jīng)驗(yàn)設(shè)定相應(yīng)的搜索范圍。在參數(shù)調(diào)整過程中，不僅要關(guān)注模型在訓(xùn)練集上的表現(xiàn)，更要重視模型在驗(yàn)證集和測(cè)試集上的泛化能力，以確保模型能夠準(zhǔn)確地診斷實(shí)際的軌道電路故障。五、基于改進(jìn)決策樹的故障診斷模型構(gòu)建5.1模型設(shè)計(jì)與架構(gòu)基于改進(jìn)決策樹的軌道電路故障診斷模型主要由數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、特征工程模塊、改進(jìn)決策樹模塊和診斷結(jié)果輸出模塊四個(gè)部分組成，各模塊相互協(xié)作，共同實(shí)現(xiàn)對(duì)軌道電路故障的準(zhǔn)確診斷。數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊是整個(gè)模型的基礎(chǔ)，其主要功能是對(duì)原始的軌道電路故障數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪和歸一化等操作，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。在實(shí)際應(yīng)用中，軌道電路故障數(shù)據(jù)可能受到各種因素的干擾，如傳感器故障、傳輸線路噪聲等，導(dǎo)致數(shù)據(jù)中存在錯(cuò)誤值、缺失值和異常值。數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊通過一系列的數(shù)據(jù)清洗技術(shù)，如基于規(guī)則的清洗方法，能夠識(shí)別并糾正錯(cuò)誤值；利用插值法、均值填充法等方法處理缺失值；采用統(tǒng)計(jì)方法或機(jī)器學(xué)習(xí)算法檢測(cè)并去除異常值。通過歸一化處理，將不同量綱的數(shù)據(jù)統(tǒng)一到相同的尺度，消除量綱對(duì)模型訓(xùn)練的影響。對(duì)軌道電路的電壓、電流等數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，使它們?cè)谕涣考?jí)上，有助于提高模型的訓(xùn)練效率和準(zhǔn)確性。特征工程模塊負(fù)責(zé)從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取和選擇對(duì)故障診斷有重要意義的特征。該模塊運(yùn)用基于互信息的特征選擇方法，計(jì)算每個(gè)特征與故障類型之間的互信息，篩選出互信息值較大的特征。在軌道電路故障數(shù)據(jù)中，電壓、電流、頻率、設(shè)備溫度等特征都可能與故障類型存在一定的關(guān)聯(lián)。通過計(jì)算這些特征與故障類型的互信息，發(fā)現(xiàn)電壓和電流特征的互信息值較大，說明它們對(duì)故障診斷的重要性較高，因此將這兩個(gè)特征作為關(guān)鍵特征用于后續(xù)的模型訓(xùn)練。特征工程模塊還可以進(jìn)行特征組合和特征變換等操作，進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)中的潛在信息，提高特征的表達(dá)能力。將電壓和電流特征進(jìn)行乘積運(yùn)算，得到一個(gè)新的特征，可能會(huì)發(fā)現(xiàn)這個(gè)新特征與某些故障類型之間存在更緊密的聯(lián)系。改進(jìn)決策樹模塊是故障診斷模型的核心，它基于改進(jìn)后的決策樹算法對(duì)特征工程模塊輸出的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和分類。在訓(xùn)練過程中，改進(jìn)決策樹模塊根據(jù)設(shè)定的最大深度、多特征聯(lián)合分支策略等參數(shù)構(gòu)建決策樹。從根節(jié)點(diǎn)開始，依據(jù)多特征聯(lián)合分支策略選擇最優(yōu)的特征組合進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分，生成子節(jié)點(diǎn)。對(duì)于每個(gè)子節(jié)點(diǎn)，遞歸地重復(fù)這一過程，直到滿足停止條件。停止條件包括達(dá)到預(yù)設(shè)的最大深度、節(jié)點(diǎn)中的樣本數(shù)量小于預(yù)定義閾值、節(jié)點(diǎn)中的樣本屬于同一類別等。在構(gòu)建決策樹的過程中，結(jié)合交叉驗(yàn)證技術(shù)，對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)劃分前的決策樹在驗(yàn)證集上的性能進(jìn)行評(píng)估。如果劃分后驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率沒有提高，且決策樹的復(fù)雜度（如節(jié)點(diǎn)數(shù)量、樹的深度等）增加超過一定閾值，則停止劃分，進(jìn)行預(yù)剪枝操作。改進(jìn)決策樹模塊還采用基于復(fù)雜度懲罰的后剪枝方法，在決策樹構(gòu)建完成后，根據(jù)決策樹的復(fù)雜度和在驗(yàn)證集上的性能，為每個(gè)節(jié)點(diǎn)計(jì)算一個(gè)懲罰因子，對(duì)懲罰因子較大的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行剪枝操作，以提高決策樹的泛化能力。診斷結(jié)果輸出模塊負(fù)責(zé)將改進(jìn)決策樹模塊的診斷結(jié)果以直觀的方式呈現(xiàn)給用戶。該模塊將決策樹輸出的故障類型標(biāo)簽轉(zhuǎn)換為易于理解的故障描述，如“開路故障”“短路故障”等，并提供故障的詳細(xì)信息，如故障發(fā)生的位置、可能的原因等。診斷結(jié)果輸出模塊還可以生成診斷報(bào)告，記錄故障診斷的過程和結(jié)果，為后續(xù)的故障分析和維修提供參考。在實(shí)際應(yīng)用中，診斷結(jié)果輸出模塊可以通過圖形界面或文本界面的方式將診斷結(jié)果展示給鐵路維修人員，幫助他們快速了解故障情況，采取相應(yīng)的維修措施。這四個(gè)模塊之間存在緊密的聯(lián)系，數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊為特征工程模塊提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，特征工程模塊為改進(jìn)決策樹模塊提供有效的特征，改進(jìn)決策樹模塊根據(jù)這些特征進(jìn)行故障診斷，診斷結(jié)果輸出模塊將診斷結(jié)果呈現(xiàn)給用戶。通過各模塊的協(xié)同工作，基于改進(jìn)決策樹的軌道電路故障診斷模型能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)軌道電路故障的快速、準(zhǔn)確診斷。5.2數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理5.2.1數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集是構(gòu)建基于改進(jìn)決策樹的軌道電路故障診斷模型的首要環(huán)節(jié)，其質(zhì)量直接影響后續(xù)模型的性能和診斷的準(zhǔn)確性。本研究采用多種方法和設(shè)備來全面、準(zhǔn)確地采集軌道電路運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)。在鐵路現(xiàn)場(chǎng)，安裝了多種類型的傳感器，用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)軌道電路的電氣參數(shù)。電壓傳感器被安裝在軌道電路的送電端和受電端，以精確測(cè)量軌道電路的電壓值。這些傳感器具備高精度的測(cè)量能力，能夠準(zhǔn)確捕捉到電壓的微小變化，其測(cè)量精度可達(dá)±0.1V，確保了采集到的電壓數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。電流傳感器則用于測(cè)量軌道電路中的電流大小，同樣安裝在關(guān)鍵位置，以獲取電流的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。此外，還配備了頻率傳感器，用于監(jiān)測(cè)軌道電路信號(hào)的頻率，其測(cè)量精度能夠滿足軌道電路故障診斷對(duì)頻率數(shù)據(jù)的要求。這些傳感器通過有線或無線傳輸方式，將采集到的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)采集系統(tǒng)中。除了傳感器采集的數(shù)據(jù)，還收集了鐵路維護(hù)記錄和歷史故障數(shù)據(jù)。鐵路維護(hù)記錄包含了軌道電路設(shè)備的定期維護(hù)信息，如維護(hù)時(shí)間、維護(hù)內(nèi)容、更換的零部件等。歷史故障數(shù)據(jù)則詳細(xì)記錄了過去發(fā)生的軌道電路故障情況，包括故障發(fā)生的時(shí)間、故障類型、故障現(xiàn)象以及故障處理措施等。這些數(shù)據(jù)為故障診斷模型的訓(xùn)練提供了豐富的實(shí)際案例，有助于模型學(xué)習(xí)到不同故障類型的特征和規(guī)律。通過與鐵路部門的合作，獲取了多年來的維護(hù)記錄和故障數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行整理和分類，以便后續(xù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型訓(xùn)練。數(shù)據(jù)采集的范圍涵蓋了不同類型的軌道電路，包括25Hz相敏軌道電路、ZPW-2000A無絕緣軌道電路等。不同類型的軌道電路具有不同的工作原理和電氣特性，采集多種類型的軌道電路數(shù)據(jù)，能夠使故障診斷模型具有更廣泛的適用性。數(shù)據(jù)采集的范圍還包括了軌道電路在不同運(yùn)行環(huán)境下的數(shù)據(jù)，如不同的天氣條件（晴天、雨天、雪天等）、不同的線路條件（直線、曲線、道岔區(qū)域等）?？紤]到軌道電路在不同運(yùn)行環(huán)境下可能出現(xiàn)的故障差異，全面采集不同環(huán)境下的數(shù)據(jù)，有助于提高模型對(duì)復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)性和診斷的準(zhǔn)確性。在數(shù)據(jù)采集頻率方面，根據(jù)軌道電路的運(yùn)行特點(diǎn)和故障發(fā)生的概率，設(shè)定了不同的采集頻率。對(duì)于正常運(yùn)行狀態(tài)下的軌道電路，每5分鐘采集一次數(shù)據(jù)，以獲取軌道電路的常規(guī)運(yùn)行參數(shù)。對(duì)于近期出現(xiàn)過故障或存在潛在故障隱患的軌道電路，將采集頻率提高到每分鐘一次，以便更及時(shí)地監(jiān)測(cè)其運(yùn)行狀態(tài)的變化。對(duì)于正在進(jìn)行維修或調(diào)試的軌道電路，實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)，確保對(duì)其工作狀態(tài)進(jìn)行全面監(jiān)控。通過這種靈活的數(shù)據(jù)采集頻率設(shè)置，既保證了能夠獲取足夠的數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練和故障診斷，又避免了不必要的數(shù)據(jù)冗余，提高了數(shù)據(jù)采集的效率和質(zhì)量。5.2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)預(yù)處理是將采集到的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適合模型訓(xùn)練的高質(zhì)量數(shù)據(jù)的關(guān)鍵步驟，對(duì)于提高基于改進(jìn)決策樹的軌道電路故障診斷模型的性能至關(guān)重要。本研究主要對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪、填補(bǔ)缺失值等預(yù)處理操作。在數(shù)據(jù)清洗過程中，首先對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行全面檢查，以識(shí)別其中的錯(cuò)誤值。通過設(shè)定合理的閾值范圍來判斷數(shù)據(jù)是否異常，在軌道電路電壓數(shù)據(jù)中，正常工作電壓范圍通常在[V1,V2]之間，若采集到的電壓值超出這個(gè)范圍，且經(jīng)多次檢測(cè)確認(rèn)并非實(shí)際異常情況，則將其判定為錯(cuò)誤值。對(duì)于錯(cuò)誤值，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和實(shí)際情況，采用合適的方法進(jìn)行修正。如果錯(cuò)誤值是由于傳感器故障導(dǎo)致的，可參考同一時(shí)間段內(nèi)其他正常傳感器的數(shù)據(jù)，或者根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律來估算正確值。在某一時(shí)刻采集到的某軌道電路電壓值明顯異常，而同一線路上其他軌道電路的電壓值正常，此時(shí)可通過對(duì)其他正常軌道電路電壓值的平均計(jì)算，來估算該異常數(shù)據(jù)的正確值。去噪操作旨在去除數(shù)據(jù)中的噪聲干擾，以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。采用均值濾波和中值濾波相結(jié)合的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪。均值濾波是通過計(jì)算數(shù)據(jù)窗口內(nèi)的平均值，用該平均值替換窗口中心的數(shù)據(jù)值，從而平滑數(shù)據(jù)，減少噪聲的影響。對(duì)于某一軌道電路的電流數(shù)據(jù)，設(shè)置一個(gè)大小為N的數(shù)據(jù)窗口，計(jì)算窗口內(nèi)N個(gè)電流數(shù)據(jù)的平均值，然后用該平均值替換窗口中心的電流值。中值濾波則是將數(shù)據(jù)窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，取中間值作為窗口中心的數(shù)據(jù)值，這種方法對(duì)于去除脈沖噪聲效果顯著。在數(shù)據(jù)窗口內(nèi)的電流數(shù)據(jù)中，將這些數(shù)據(jù)從小到大排序，取中間位置的數(shù)據(jù)值替換窗口中心的電流值。通過均值濾波和中值濾波的綜合應(yīng)用，能夠有效地去除數(shù)據(jù)中的各種噪聲，使數(shù)據(jù)更加平滑穩(wěn)定，為后續(xù)的分析和建模提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。填補(bǔ)缺失值是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要環(huán)節(jié)，缺失值的存在可能會(huì)影響模型的訓(xùn)練效果和診斷準(zhǔn)確性。對(duì)于缺失值較少且對(duì)整體數(shù)據(jù)影響不大的情況，可直接刪除含有缺失值的樣本。如果某個(gè)軌道電路故障數(shù)據(jù)樣本中只有個(gè)別特征值缺失，且刪除該樣本后不會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)集的整體分布和特征產(chǎn)生較大影響，那么可將該樣本刪除。當(dāng)缺失值較多時(shí)，采用均值填充法進(jìn)行處理。計(jì)算該特征所有非缺失值的平均值，用此平均值填充缺失值。對(duì)于軌道電路的電阻數(shù)據(jù)，如果存在較多缺失值，可先計(jì)算所有非缺失電阻值的平均值，然后用該平均值填充每個(gè)缺失的電阻值。對(duì)于具有時(shí)間序列特征的數(shù)據(jù)，如軌道電路的運(yùn)行狀態(tài)隨時(shí)間的變化數(shù)據(jù)，采用線性插值法來估計(jì)缺失值。根據(jù)前后數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，通過線性計(jì)算來預(yù)測(cè)缺失值。在某一軌道電路的電壓隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)中，如果某一時(shí)刻的電壓值缺失，可根據(jù)該時(shí)刻前后相鄰時(shí)間點(diǎn)的電壓值，利用線性插值公式計(jì)算出缺失的電壓值。通過上述數(shù)據(jù)清洗、去噪和填補(bǔ)缺失值等預(yù)處理操作，能夠有效地提高軌道電路故障數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為基于改進(jìn)決策樹的故障診斷模型訓(xùn)練提供準(zhǔn)確、可靠的數(shù)據(jù)，從而提升模型的性能和故障診斷的準(zhǔn)確性。5.3模型訓(xùn)練與驗(yàn)證5.3.1訓(xùn)練過程使用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)對(duì)改進(jìn)決策樹模型進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練前，對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，最大深度設(shè)定為8，以防止決策樹生長(zhǎng)得過于復(fù)雜而導(dǎo)致過擬合。最小樣本分裂數(shù)設(shè)置為20，即當(dāng)節(jié)點(diǎn)中的樣本數(shù)量小于20時(shí)，不再進(jìn)行分裂。最小葉子節(jié)點(diǎn)樣本數(shù)設(shè)定為5，確保葉子節(jié)點(diǎn)中的樣本數(shù)量足夠，提高模型的穩(wěn)定性。分裂標(biāo)準(zhǔn)選擇基于互信息的特征選擇方法，以更準(zhǔn)確地選擇對(duì)故障診斷有重要影響的特征。訓(xùn)練過程采用迭代的方式進(jìn)行。在每次迭代中，決策樹根據(jù)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，運(yùn)用基于互信息的特征選擇方法，選擇最優(yōu)的特征組合進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分。對(duì)于每個(gè)節(jié)點(diǎn)，計(jì)算不同特征組合與故障類型之間的互信息，選擇互信息值最大的特征組合作為分裂依據(jù)。在處理軌道電路故障數(shù)據(jù)時(shí)，某節(jié)點(diǎn)同時(shí)考慮電壓、電流和頻率這三個(gè)特征的組合，通過計(jì)算發(fā)現(xiàn)這三個(gè)特征組合與故障類型的互信息值最大，因此選擇該特征組合對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分裂。然后，遞歸地對(duì)每個(gè)子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行相同的操作，直到滿足停止條件。在訓(xùn)練過程中，使用交叉驗(yàn)證來評(píng)估模型的性能。將數(shù)據(jù)集劃分為5折，每次使用4折作為訓(xùn)練集，1折作為驗(yàn)證集。通過多次迭代和交叉驗(yàn)證，不斷調(diào)整決策樹的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，使模型在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率不斷提高。在某一次迭代中，經(jīng)過對(duì)決策樹結(jié)構(gòu)的調(diào)整和參數(shù)的優(yōu)化，模型在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率從80%提高到了85%。當(dāng)模型在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率不再顯著提升，且決策樹的復(fù)雜度（如節(jié)點(diǎn)數(shù)量、樹的深度等）增加超過一定閾值時(shí)，停止訓(xùn)練。通過這種方式，得到一個(gè)在驗(yàn)證集上表現(xiàn)良好的改進(jìn)決策樹模型，為后續(xù)的故障診斷提供可靠的基礎(chǔ)。5.3.2驗(yàn)證方法與指標(biāo)為了全面評(píng)估基于改進(jìn)決策樹的軌道電路故障診斷模型的性能，采用多種驗(yàn)證方法和指標(biāo)進(jìn)行分析。交叉驗(yàn)證是一種常用的驗(yàn)證方法，本研究采用10折交叉驗(yàn)證。將數(shù)據(jù)集隨機(jī)劃分為10個(gè)互不相交的子集，每個(gè)子集的樣本數(shù)量大致相同。在每次驗(yàn)證過程中，選擇其中9個(gè)子集作為訓(xùn)練集，用于訓(xùn)練改進(jìn)決策樹模型；剩下的1個(gè)子集作為測(cè)試集，用于評(píng)估模型的性能。重復(fù)這個(gè)過程10次，每次選擇不同的子集作為測(cè)試集，這樣可以充分利用數(shù)據(jù)集的信息，避免因數(shù)據(jù)集劃分方式的不同而導(dǎo)致的評(píng)估偏差。通過10次驗(yàn)證，得到10個(gè)模型在測(cè)試集上的性能指標(biāo)，然后計(jì)算這些指標(biāo)的平均值，作為模型的最終評(píng)估結(jié)果。這種方法能夠更準(zhǔn)確地反映模型的泛化能力，因?yàn)樗诓煌挠?xùn)練集和測(cè)試集組合上進(jìn)行了多次測(cè)試，使評(píng)估結(jié)果更加穩(wěn)定可靠。準(zhǔn)確率是評(píng)估模型性能的重要指標(biāo)之一，它表示模型正確預(yù)測(cè)的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例。其計(jì)算公式為：準(zhǔn)確率=\frac{正確預(yù)測(cè)的樣本數(shù)}{總樣本數(shù)}\times100\%。在軌道電路故障診斷中，假設(shè)模型對(duì)100個(gè)故障樣本進(jìn)行診斷，其中正確診斷出85個(gè)，那么準(zhǔn)確率為\frac{85}{100}\times100\%=85\%。準(zhǔn)確率越高，說明模型對(duì)故障的診斷能力越強(qiáng)，能夠準(zhǔn)確地判斷出軌道電路的故障類型。召回率主要衡量模型對(duì)正樣本的覆蓋能力，即實(shí)際為正樣本且被模型正確預(yù)測(cè)為正樣本的樣本數(shù)占實(shí)際正樣本數(shù)的比例。其計(jì)算公式為：召回率=\frac{真正例}{真正例+假反例}\times100\%。在軌道電路故障診斷中，將某一種故障類型（如開路故障）視為正樣本，假設(shè)實(shí)際存在50個(gè)開路故障樣本，模型正確診斷出40個(gè)，另外有10個(gè)被誤判為其他故障類型（假反例），那么召回率為\frac{40}{40+10}\times100\%=80\%。召回率越高，說明模型能夠更全面地檢測(cè)出實(shí)際存在的故障，減少漏診的情況。F1值是綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率的指標(biāo)，它能夠更全面地反映模型的性能。F1值的計(jì)算公式為：F1=\frac{2\times準(zhǔn)確率\times召回率}{準(zhǔn)確率+召回率}。在上述例子中，根據(jù)準(zhǔn)確率85%和召回率80%，可以計(jì)算出F1值為\frac{2\times0.85\times0.8}{0.85+0.8}\approx0.824。F1值越高，說明模型在準(zhǔn)確率和召回率之間取得了較好的平衡，既能夠準(zhǔn)確地診斷故障，又能夠全面地檢測(cè)出實(shí)際存在的故障。通過交叉驗(yàn)證方法，并結(jié)合準(zhǔn)確率、召回率和F1值等評(píng)估指標(biāo)，可以全面、準(zhǔn)確地評(píng)估基于改進(jìn)決策樹的軌道電路故障診斷模型的性能，為模型的優(yōu)化和實(shí)際應(yīng)用提供有力的依據(jù)。六、案例分析與實(shí)證研究6.1實(shí)際軌道電路故障案例選取為了全面、深入地驗(yàn)證基于改進(jìn)決策樹的軌道電路故障診斷模