2023
DOI: 10.1016/j.ymssp.2022.109543
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A novel bagged tree ensemble regression method with multiple correlation coefficients to predict the train body vibrations using rail inspection data

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“…1. Mediante el uso de datos de mediciones diarias de vibraciones en trenes, Peng et al (2023) diseñaron un algoritmo para predecir las vibraciones del cuerpo de los trenes sin la necesidad de instalar nuevos sensores y otros equipos de monitoreo, con el propósito de asegurar la comodidad de los pasajeros. Esto permitirá a las empresas reducir los costos de operación y mantenimiento y mejorar con ello la seguridad, comodidad y eficiencia de la operación de los trenes.…”
Section: Análisis Prevención Y Predicción De Accidentesunclassified
“…1. Mediante el uso de datos de mediciones diarias de vibraciones en trenes, Peng et al (2023) diseñaron un algoritmo para predecir las vibraciones del cuerpo de los trenes sin la necesidad de instalar nuevos sensores y otros equipos de monitoreo, con el propósito de asegurar la comodidad de los pasajeros. Esto permitirá a las empresas reducir los costos de operación y mantenimiento y mejorar con ello la seguridad, comodidad y eficiencia de la operación de los trenes.…”
Section: Análisis Prevención Y Predicción De Accidentesunclassified
“…Since we expected the given data to exhibit a linear relationship between variables, we determined that the Pearson correlation coefficient was the most suitable for our research objectives. In Figures 3-5, the Pearson correlation coefficient is used to characterize the degree of linear correlation between two variables [23]. The Pearson correlation coefficient between two variables (x, y) is the quotient of the covariance and standard deviation between the two variables, which is defined as:…”
Section: Exploratory Data Analysismentioning
confidence: 99%
“…Fault features are crucial for bearing fault diagnosis. However, the failure of various components of the bearing leads to various characteristic frequencies [5][6][7][8].…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%