[发明专利]基于机器学习的列车自动驾驶系统精准停车方法及装置有效
| 申请号： | 201711296236.4 | 申请日： | 2017-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN109895794B | 公开（公告）日： | 2020-01-14 |
| 发明（设计）人： | 邓红元;田元;彭朝阳;张晨;孙净亮;朱波 | 申请（专利权）人： | 通号城市轨道交通技术有限公司 |
| 主分类号： | B61C17/00 | 分类号： | B61C17/00;G06F17/18 |
| 代理公司： | 11002 北京路浩知识产权代理有限公司 | 代理人： | 王莹;李相雨 |
| 地址： | 100070 北京市丰*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种基于机器学习的列车自动驾驶系统精准停车方法及装置。其中，该方法包括：获取与精准停车强相关的实时信息参数；分别得到影响停车误差的输入变量参数和表示停车误差的输出变量参数；分别建立各个输入变量参数得到停车误差的回归预测模型，回归预测模型包括修正变量；通过机器学习多次迭代训练，得到优化的回归预测模型；计算优化的回归预测模型取值为0时的输入变量参数，更新输入变量参数，利用更新的输入变量参数进行控制，进而实现精准停车。本发明实施例通过基于大数据的预测回归分析方法，实现了自主优化ATO系统中的停车控制参数，从而实现精准停车；对于列车具有普适性，应用范围广，减少了调试的时间与工作量。 | ||
| 搜索关键词： | 输入变量 回归预测模型 停车 停车误差 列车自动驾驶系统 基于机器 优化 应用范围广 多次迭代 回归分析 机器学习 实时信息 输出变量 停车控制 大数据 普适性 强相关 更新 工作量 调试 修正 列车 学习 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的列车自动驾驶系统精准停车方法，其特征在于，包括：/n获取与精准停车强相关的实时信息参数；/n根据所述与精准停车强相关的实时信息参数分别得到输入变量参数和输出变量参数；其中，所述输入变量参数是影响停车误差的所述与精准停车强相关的实时信息参数；所述输出变量参数是停车误差参数；/n分别建立以各个所述输入变量参数为自变量，以停车误差为因变量的回归预测模型，所述回归预测模型包括修正变量；/n通过机器学习多次迭代训练，得到所述回归预测模型的值与所述输出变量参数误差最小的所述修正变量的取值，进而得到优化的所述回归预测模型；/n计算所述优化的所述回归预测模型取值为0时的所述输入变量参数，利用计算得到的所述输入变量参数更新所述输入变量参数，并利用更新的所述输入变量参数进行停车控制，进而实现精准停车。/n
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