为解决自然语言记录形式下轨道交通信号系统故障数据利用率低、分类标准不统一等问题,提出了一种基于LDA模型的故障文本数据处理方法.利用改进的TextRank算法为LDA抓取特征词字典,实现信号系统故障数据根因分析;结合现场的故障文本数据进行分析,结果表明:该标记方法能够满足轨道交通信号系统专业词汇的需求,文本标记准确率高,为基于维修记录的智能诊断提供了有效支撑.
轨道交通 信号系统 故障文本数据 隐含狄利克雷分布 TextRank算法 维修记录