[发明专利]一种机车自动驾驶控制预测模型机器学习方法

摘要

本发明涉及一种机车自动驾驶控制预测模型机器学习方法，其包括步骤S10，针对机车进行机理模型回归学习，得到基础机理模型；步骤S20，根据机车运行过程中的影响因素，通过符号回归方式进行迭代模型的学习，得到收敛后的迭代模型；步骤S30，由基础机理模型和迭代模型共同组成状态预测模型；步骤S40，鉴别状态预测模型的误差是否满足最小化，若满足，则将该当前得到的状态预测模型作为理想的目标状态预测模型；若不满足，则返回步骤S20。本发明结合机车机理模型，采用机器学习的方式学习适用于嵌入式系统且预测精度高的状态预测模型，得到机车自动驾驶控制的目标状态预测模型；通过该目标状态预测模型，使预测精度更高。

主权项

一种机车自动驾驶控制预测模型机器学习方法，其特征在于，所述机车自动驾驶控制预测模型机器学习方法包括：步骤S10，针对机车进行机理模型回归学习，得到基础机理模型；步骤S20，根据机车实际运行过程中影响因素，通过符号回归的方式进行迭代模型的学习，得到收敛后的迭代模型；步骤S30，由基础机理模型和迭代模型共同组成状态预测模型；步骤S40，通过方程选择函数鉴别状态预测模型的误差是否满足最小化，若满足，则执行步骤S50，即将该当前得到的状态预测模型作为理想的目标状态预测模型；若不满足条件，则继续返回步骤S20。