MACHINE LEARNING BASED TRAIN TYPE IDENTIFICATION AT RAILROAD SWITCH USING VIBRATION

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26110%2F20%3APU135645" target="_blank" >RIV/00216305:26110/20:PU135645 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://www.juniorstav.cz/wp-content/uploads/2020/02/Sbornik_Komplet_FINAL-uprava.pdf" target="_blank" >http://www.juniorstav.cz/wp-content/uploads/2020/02/Sbornik_Komplet_FINAL-uprava.pdf</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

MACHINE LEARNING BASED TRAIN TYPE IDENTIFICATION AT RAILROAD SWITCH USING VIBRATION

Popis výsledku v původním jazyce

This work concerns the use of machine learning to identify trains passing through S&C based on the acceleration signal measured in the track. This system can be use in the future, for example, to track changes in the stiffness of the bearing structure over time and thus predict the need for maintenance. Several methods of machine learning were compared based on their accuracy, time and computational demands for a given problem and the optimal method (Support Vector Machine) was implemented on real data. Because of the small amount of usable data, the bootstrapping method was used to generate training and test datasubsets.

Název v anglickém jazyce

MACHINE LEARNING BASED TRAIN TYPE IDENTIFICATION AT RAILROAD SWITCH USING VIBRATION

Popis výsledku anglicky

This work concerns the use of machine learning to identify trains passing through S&C based on the acceleration signal measured in the track. This system can be use in the future, for example, to track changes in the stiffness of the bearing structure over time and thus predict the need for maintenance. Several methods of machine learning were compared based on their accuracy, time and computational demands for a given problem and the optimal method (Support Vector Machine) was implemented on real data. Because of the small amount of usable data, the bootstrapping method was used to generate training and test datasubsets.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

20104 - Transport engineering

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2020

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

22. ODBORNÁ KONFERENCE DOKTORSKÉHO STUDIA

ISBN

978-80-86433-73-8

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

937

Strana od-do

211-216

Název nakladatele

Econ Publishing s.r.o.

Místo vydání

Brno

Místo konání akce

Brno

Datum konání akce

23. 1. 2020

Typ akce podle státní příslušnosti

CST - Celostátní akce

Kód UT WoS článku

—