基于机器学习的地铁振动信号识别

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1、硕士学位论文论文题目：基于机器学习的地铁振动信号识别作者姓名沈敖指导教师江颉副教授学科专业软件工程培养类别全日制专业学位硕士所在学院计算机科学与技术学院提交日期2017年5月万方数据浙江工业大学硕士学位论文基于机器学习的地铁振动信号识别作者姓名：沈敖指导教师：江颉副教授浙江工业大学计算机科学与技术学院2017年5月万方数据DissertationSubmittedtoZhejiangUniversityofTechnologyfortheDegreeofMasterAStudyofRecognitionofSubwayNoiseSignalsBasedonMachi

2、neLearningCandidate:ShenAoAdvisor:JiangJieCollegeofInformationEngineeringZhejiangUniversityofTechnologyMay2017万方数据浙江工业大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明

3、的法律责任。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密□，在一年解密后适用本授权书。2、保密□，在二年解密后适用本授权书。3、保密□，在三年解密后适用本授权书。4、不保密□。（请在以上相应方框内打“√”）作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日万方数据浙江工业大学硕士学位论

4、文机器机器学习的地铁振动信号识别摘要随着世界人口向城市集中，地铁网络成为了最有效的解决城市拥堵的大规模运输系统。然而地铁在行驶过程中产生的振动，会传向周围建筑物，以及通过建筑结构辐射噪声，影响环境并有可能产生安全问题。针对以上情况，技术和科学界已经付出了相当大的努力试图对该问题有一个更好的理解，以便采取控制措施。为了研究地铁振动对于地面的影响，可以使用传感器到现场进行实地测量。在测量完毕后，如何在整个信号中拾取并分析地铁振动信号是一个比较关键性的问题。现有通过人工处理的方式，按经验进行测量、判定和处理，但在数据量较大的情况下效率非常低下。本文针对在现场传感器测量得到

5、的地铁振动信号中的有效部分，提出了一套基于机器学习的地铁振动信号识别方法，主要研究内容包括以下几个方面：（1）将地铁振动信号识别转化为一个机器学习中的分类问题。针对分类中数据不平衡问题，采用常见的欠采样方法予以解决。提出使用随机压缩采样方法保证每个样本都拥有相同的特征数。分析了不同机器学习模型针对本问题的性能，最后选用随机森林算法（RandomForest）建立分类模型。（2）提出了一种可以识别地铁振动信号的滑动窗口算法。针对算法的运行时间较长，对滑动窗口算法做了并行化的研究，并使用Spark框架将其进行并行化实现。实验表明，经过并行化后算法可以显著提高运行速度。（

6、3）开发了地铁振动信号识别系统。通过将测量数据导入到系统中，系统自动完成地铁振动信号的识别，运行过程中可以观测作业的运行状态，同时还将运行结果进行了可视化展示。并采用某地铁线路的实测数据验证了系统的有效性。关键词：地铁振动信号、Spark、随机森林、并行化、随机压缩采样i万方数据浙江工业大学硕士学位论文IDENTIFICATIONOFSUBWAYVIBRATIONSIGNALSBASEDONMACHINELEARNINGABSTRACTWiththeworld'spopulationtofocusonthecity,thesubwaynetworkhasbecome

7、themosteffectivelarge-scaletransportsystemtosolveurbancongestion.However,thevibrationsgeneratedbythesubwayduringtravelwillbetransmittedtothesurroundingbuildings,aswellasradiationnoisethroughthebuildingstructure,affectingtheenvironmentandpotentiallycreatingsafetyproblems.Inviewoftheab