摘要

本文旨在分析和预测城市轨道交通车辆中电气设备的失效情况，通过引入机器学习技术与统计方法提高故障预测的准确性与效率，分析当前城市轨道交通车辆电气设备中常见的故障类型及其成因，并基于实际运营数据，应用多种预测模型对设备故障进行预测和验证。研究表明，结合特征工程和机器学习算法能有效提高故障预测的准确率，对于提升城市轨道交通的安全性和可靠性具有重要意义。

关键词