A Novel Regression Model-Based Toolbox for Induced Voltage Prediction on Rail Tracks Due to AC Electromagnetic Interference of Adjacent Power Lines
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AC electromagnetic interference between rail tracks and adjacent power lines causes serious concerns about personnel and railway equipment safety. The existing AC interference analysis method uses the complex computer simulation software to estimate induced voltages on rail tracks, and such simulation becomes especially difficult at the transmission line routing stage when only limited information is available. To overcome this challenge, a novel regression model-based toolbox is developed in this paper to predict induced voltages on rail tracks due to AC interference. To develop this toolbox, the dataset acquisition is a critical step due to very limited research conducted in this area. A dataset is produced in this study using our newly developed AC interference analysis method, where variations of various factors are considered, including the power line's current, the separation distance between power lines and railway, the ballast resistance, and the length of rail tracks. To improve the accuracy, hyperparameters of regression algorithms are optimized by Bayesian optimization. Two models are eventually chosen to predict induced voltages on rail tracks: “Gaussian process regression” with “matern 3/2” kernel function; and a tri-layered “neural network” model with “sigmoid” activation function. The toolbox is accurate and easy-to-use for design engineers working on transmission line routing, and has been currently in use by Manitoba Hydro in Canada.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle