在高速发展的铁路行业中，接触网作业车作为维护电力供应的关键设备，其安全性和效率直接关系到铁路运输的稳定性和可靠性，传统的作业车管理方式往往依赖于人工记录和经验判断，难以全面、准确地掌握作业车的运行状态和故障预警。
如何通过数据挖掘技术，从海量作业数据中提取有价值的信息，以提升接触网作业车的安全性和效率？我们可以利用传感器技术收集作业车的运行数据，包括速度、位置、负载等，运用数据挖掘中的聚类分析、关联规则挖掘等方法，发现作业车在不同工况下的运行模式和潜在故障规律，通过时间序列分析预测未来一段时间内的作业车需求和可能出现的故障，为维修和调度提供科学依据。
更重要的是，结合机器学习算法，我们可以建立作业车健康状态评估模型，实时监测并预测作业车的健康状况，提前发现并解决潜在问题，从而大幅降低因故障导致的停机时间和维修成本。
数据挖掘技术为接触网作业车的管理提供了新的视角和方法，有助于实现更安全、更高效的铁路维护工作。
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利用数据挖掘技术分析作业车运行记录，发现安全隐患并优化调度策略。
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