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基于集成学习模型的城市轨道交通车载数据分析与列车停车误差预测
被引量：
1
1
作者
张兴凯
张立鹏
+2 位作者
陈钰
李欣
王晓玲
《城市轨道交通研究》
北大核心
2021年第4期53-57,61,共6页
提出了一种基于Stacking策略的集成学习模型算法。通过基础模型算法评估阶段和基础模型算法集成阶段,成功选出K个基础模型,并基于模型集成策略完成了模型的集成工作,最终得到了基于Stacking策略的集成预测模型。基于实际案例,使用该集...
提出了一种基于Stacking策略的集成学习模型算法。通过基础模型算法评估阶段和基础模型算法集成阶段,成功选出K个基础模型,并基于模型集成策略完成了模型的集成工作,最终得到了基于Stacking策略的集成预测模型。基于实际案例,使用该集成模型对列车停车误差进行预测,并对预测结果进行验证。验证结果显示,基于Stacking策略的集成学习算法模型的训练效率高、预测精度高,与其他传统模型相比具有较强优势。
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关键词
城市轨道交通
集成学习模型
车载数据分析
列车停车误差预测
Stacking策略
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职称材料
题名
基于集成学习模型的城市轨道交通车载数据分析与列车停车误差预测
被引量：
1
1
作者
张兴凯
张立鹏
陈钰
李欣
王晓玲
机构
郑州地铁集团有限公司运营分公司
卡斯柯信号有限公司
华东师范大学软件工程学院
出处
《城市轨道交通研究》
北大核心
2021年第4期53-57,61,共6页
文摘
提出了一种基于Stacking策略的集成学习模型算法。通过基础模型算法评估阶段和基础模型算法集成阶段,成功选出K个基础模型,并基于模型集成策略完成了模型的集成工作,最终得到了基于Stacking策略的集成预测模型。基于实际案例,使用该集成模型对列车停车误差进行预测,并对预测结果进行验证。验证结果显示,基于Stacking策略的集成学习算法模型的训练效率高、预测精度高,与其他传统模型相比具有较强优势。
关键词
城市轨道交通
集成学习模型
车载数据分析
列车停车误差预测
Stacking策略
Keywords
urban rail transit
ensemble learning model
on-board data analysis
train stopping error prediction
Stacking strategy
分类号
U231.6 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于集成学习模型的城市轨道交通车载数据分析与列车停车误差预测
张兴凯
张立鹏
陈钰
李欣
王晓玲
《城市轨道交通研究》
北大核心
2021
1
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