绝缘节是轨道电路的重要组成部分,当绝缘节出现破损时,就有可能发生行车事故,造成经济损失,甚至危及生命财产的安全。为了使现场人员及时了解绝缘节的破损程度,合理的维护更换,既保证行车安全,又降低维护成本,对绝缘节进行定期的测试及状态的判断是十分必要的。本文依据轨道电路测试数据,将粗糙集理论结合SVM(Support Vector Machine,支持向量机)算法应用到绝缘节破损预测中,对当前绝缘节所处状态进行分类预测,并针对不同状态类型给出维修建议。主要研究内容如下:首先,深入研究钢轨绝缘节相关理论,根据轨道电路测试数据,分析绝缘节两端的电气特性和影响因素,提取轨道电压、限流电阻电压、送端轨面电压、轨缝、槽破、轨端电压、绝缘、站内外测电压为特征属性完成特征提取。并根据绝缘节状态判定规则,构建绝缘节破损信息系统。其次,针对特征属性中的连续型和非数值型属性,采用基于信息熵离散化算法实现数据离散化。同时,提出改进主分量启发式约简算法对离散化信息系统进行属性约简,得到最优约简集,实现数据降维和特征的二次提取。实验结果表明,绝缘节数据的各项预测指标都较约简前提高了。再次,从数据均衡的角度提出基于混合采样均衡算法,解决数据不均衡问题。实验结果表明,实现数据均衡能够提高分类器的预测精度。最后,将粗糙集理论和SVM算法相结合,提出基于粗糙集理论和MSVM(Multi-class Support Vector Machines,多类支持向量机)的绝缘节破损预测模型。以某电务段轨道电路测试数据为依据进行实例分类预测,并与基于MSVM的绝缘节破损预测模型进行对比,实验结果表明,粗糙集结合SVM算法应用于绝缘节的破损分类预测,有较高的预测精度。