在当今追求绿色、高效交通出行的时代，内燃机车虽仍占据一席之地，但其能效与维护成本问题却不容忽视。如何通过数据挖掘技术，优化内燃机车的运行效率并降低维护成本？
通过收集内燃机车运行过程中的各种数据（如燃油消耗量、发动机温度、行驶里程等），利用数据挖掘技术中的聚类分析，可以识别出不同工况下的能耗模式，进而优化燃油喷射策略和发动机控制参数，提高能效，利用关联规则挖掘，可以发现故障前的异常数据模式，提前预警潜在故障，减少因突发故障导致的停机时间及维修费用，通过时间序列分析预测未来一段时间内的维护需求，可以合理安排维护计划，避免因维护不及时而影响运营。
数据挖掘技术为内燃机车提供了从“被动应对”到“主动预防”的转变可能，是提升其能效与维护效率的关键。
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通过数据挖掘技术分析内燃机车运行与维护大数据，优化能效管理并预测性维保。
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