基于集成分类回归树算法的高速列车智能驾驶
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 列车自动驾驶算法综述 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国外列车自动驾驶技术研究现状 | 第13页 |
| 1.2.3 国内列车自动驾驶技术研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究目标及研究内容 | 第14-17页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第14-15页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第15-17页 |
| 2 高速列车智能驾驶模型构建 | 第17-34页 |
| 2.1 高速列车运行综合性能评价指标 | 第17页 |
| 2.2 高速列车运行的数学模型 | 第17-20页 |
| 2.2.1 列车牵引力、制动力 | 第17-18页 |
| 2.2.2 列车运行阻力 | 第18-19页 |
| 2.2.3 列车动态分析 | 第19-20页 |
| 2.3 集成分类回归树算法 | 第20-28页 |
| 2.3.1 分类回归树算法 | 第20-23页 |
| 2.3.2 集成学习 | 第23-27页 |
| 2.3.3 集成分类回归树算法 | 第27-28页 |
| 2.4 人工驾驶数据采集 | 第28-32页 |
| 2.4.1 汉宜高速铁路简介 | 第28-29页 |
| 2.4.2 人工驾驶数据采集 | 第29-30页 |
| 2.4.3 人工驾驶数据示例 | 第30-32页 |
| 2.5 集成分类回归树算法应用及智能驾驶模型流程 | 第32-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 3 高速列车智能驾驶仿真平台 | 第34-45页 |
| 3.1 高速列车智能驾驶SIMULINK仿真模型 | 第34-40页 |
| 3.1.1 输入模块 | 第36-37页 |
| 3.1.2 控制器模块 | 第37-38页 |
| 3.1.3 列车模型模块 | 第38-39页 |
| 3.1.4 发生器模块 | 第39页 |
| 3.1.5 显示和记录模块 | 第39-40页 |
| 3.2 高速列车智能驾驶仿真图形用户界面 | 第40-42页 |
| 3.3 高速列车智能驾驶仿真平台流程 | 第42-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 模型仿真测试与分析评估 | 第45-60页 |
| 4.1 模型评价指标 | 第45-47页 |
| 4.2 对实际线路的仿真测试 | 第47-50页 |
| 4.3 模型鲁棒性验证 | 第50-59页 |
| 4.3.1 对列车牵引和制动特性参数变化的稳定性 | 第50-54页 |
| 4.3.2 对复杂限速的适应性 | 第54-56页 |
| 4.3.3 对复杂坡度的适应性 | 第56-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 5 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 总结 | 第60-61页 |
| 5.2 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 图索引 | 第64-66页 |
| 表索引 | 第66-67页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第67-69页 |
| 学位论文数据集 | 第69页 |
