基于Logistic集成学习的列车MVB网络异常检测方法研究
Electric Drive for Locomotives（2021）
摘要
多功能车辆总线(Multifunction Vehicle Bus,MVB)已经广泛应用于轨道交通车辆,而恶劣的工作环境易造成MVB网络通信性能退化,严重时危及行车安全.在对MVB网络常见故障进行分析的基础上,从MVB物理层和数据链路层中提取网络状态特征,提出了一种基于异质Logistic集成学习的MVB网络异常检测方法,及时检测MVB网络异常,最大限度地避免故障修.通过搭建MVB网络试验平台,进行多组故障注入试验,试验结果验证了方法的有效性.
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