基于新老设备的历史数据，建立设别的寿命预测，可以大大降低故障率，及时对故障进行预警，并及时更换设备。抽取样本从当前状态到达设备不能使用或者故障的状态所经过的时间作为样本标签，设备的各种温度、电压、电流、功率、脉冲，表面数字清晰度、当前个指标的误差等作为特征，从而基于这些的建立训练数据，训练一个GBDT模型。经过交叉验证，证明此寿命预测模型的精度高于90%。
总体来讲，通过Slipstream的流式处理，Inceptor的复杂逻辑数据加工，Discover和Sophon的数据挖掘和分析，可以及时、高效、全面地对高速场景和业务进行深度优化处理，为“智慧高速”的构建提供了强有力的支撑。
结语
现在，在平台上的技术应用与数据分析已经发展到集合机器学习和深度学习阶段，应用中算法模型也会不断根据新的数据进行迭代学习。同时，随着物联网建设的推进，产生更多海量的数据，数据处理和应用的价值将得到进一步体现。高速公路的数据将和更多的行业数据打通进行跨界应用，让高速公路更加“智慧”，并应用到实际的场景中。