为研究受电弓滑板摩擦磨损性能的影响因素，根据磨耗演变规律对磨耗进行预测，采用置信区间估计法，确定滑板历史磨耗数据统计值上下界和基准训练集，建立机器学习的线性回归模型，以梯度下降法使代价函数趋于最小对模型进行优化。通过对该模型及方法的应用，预测滑板剩余厚度限集，并通过与某型车实测磨耗数据比较。结果表明：预测数据与实测基本一致，可为有效减少动车段对受电弓滑板维护工作量提供依据。
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