[发明专利]一种用于实现机车节能操纵的双向LSTM模型的训练方法有效
| 申请号： | 201710039035.X | 申请日： | 2017-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN106844949B | 公开（公告）日： | 2020-01-10 |
| 发明（设计）人： | 赵曦滨;黄思光;黄晋;夏雅楠;顾明;孙家广 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06N3/08 |
| 代理公司： | 11457 北京律谱知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 罗建书 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种用于实现机车节能操作的双向LSTM模型的训练方法。其步骤为:采集司机历史驾驶数据与机车运行监控日志，作为初始训练数据；对初始训练数据进行预处理，得到训练数据集和测试数据集；如果是初次训练，则直接初始化模型的各个参数，否则在上一次双向LSTM模型的基础上继续训练双向LSTM神经网络模型，并保存训练好的模型；应用训练过的模型对测试数据集做仿真测试，得到新的初始训练数据；将新的初始训练数据和上一训练阶段的训练数据一起作为初始训练数据。不断进行该步骤至模型收敛。本发明提出的特征设计方法、模型设计方法以及迭代训练方法能够充分利用数据信息，提升模型的档位预测能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 实现 机车 节能 操纵 双向 lstm 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
1.一种用于实现机车节能操纵的双向LSTM模型的训练方法，包括下述步骤包括下述步骤：/n步骤101、采集司机历史驾驶数据与机车运行监控日志，作为初始训练数据；/n步骤102、对初始训练数据进行预处理，得到训练数据集和测试数据集；/n所述的初始训练数据进行预处理阶段分为两个阶段：/n(1)在数据满足安全性、准点性的基础上，用如下公式筛选出N条J
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