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摘要
本发明公开了一种基于xgboost模型的轨道交通车载数据预测方法,首先收集轨道交通车载数据,基于CART决策树从轨道交通所有车载数据特征中提取代表车载数据特征,从原始的车载数据中抽取这些代表车载数据特征的数据,作为特征提取后的车载数据,根据特征提取后的车载数据及其对应标签构建xgboost模型,采集轨道交通实际运行过程中的车载数据输入xgboost模型,得到停车距离的预测结果。本发明基于CART决策树提取代表车载数据特征,根据特征提取后的车载数据构建xgboost模型,可以有效提高轨道交通停车距离预测的准确度。
- 出版日期2020-5-27
- 单位华东师范大学
