马德里地铁采用机器学习进行隧道预测性维护

“我们已经创建了一个链链线退化模型，使我们能够预测和优化维护行动。”
Raúl Rico，马德里地铁

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每天，马德里地铁都会存储超过10gb从不同来源获得的新数据。许多可用的工具只能分析来自单个传感器的数据，而且这种方法缺乏领域专业知识。为了使用他们获得的所有数据进行预测性维护，马德里地铁需要整合来自各种传感器的数据，并定制他们的信号分析算法。

马德里地铁使用MATLAB^®统计和机器学习工具箱™自动化数据合并，信号分析和算法共享，使没有MATLAB经验的人能够执行高级信号分析。

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