[发明专利]一种基于机器学习的列车动力学仿真方法及仿真平台有效
| 申请号： | 201711296331.4 | 申请日： | 2017-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN109918687B | 公开（公告）日： | 2021-01-15 |
| 发明（设计）人： | 马冲;王陆意;彭朝阳;赵安安;张晨;田元 | 申请（专利权）人： | 通号城市轨道交通技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 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动力学仿真方法及仿真平台。其中，该方法包括：根据预设标签提取与所述预设标签相关的属性数据信息；根据所述属性数据信息标定所述预设标签；利用所述属性数据信息和所述预设标签作为训练集，基于支持向量回归算法进行监督学习，获取由所述属性数据信息得到所述预设标签的回归曲线；利用所述回归曲线，根据所述属性数据信息预测所述预设标签的值，实现虚拟列车的动力学仿真模拟。本发明实施例通过机器学习中的支持向量回归算法，对列车的属性数据信息和标签进行训练，实现对虚拟列车在仿真平台上的模拟和试验；可减少列车现场监测监控的时间及人力消耗，并提高了整个测试过程中的效率和准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 列车 动力学 仿真 方法 平台 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的列车动力学仿真方法，其特征在于，包括：根据预设标签提取属性数据信息，所述属性数据信息与所述预设标签相关；根据所述属性数据信息标定所述预设标签；利用所述属性数据信息和所述预设标签作为训练集，基于支持向量回归算法进行监督学习，获取由所述属性数据信息得到所述预设标签的回归曲线；利用所述回归曲线，根据所述属性数据信息预测所述预设标签的值，实现虚拟列车的动力学仿真模拟。
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