列车精确停车是实现轨道交通自动控制系统的关键技术之一。传统的精确停车技术需要依赖于复杂的物理模型及昂贵的传感设备,且难以达到较高的精度。从数据本身出发,利用机器学习中高斯过程回归和Boosting回归算法对列车精确停车问题进行了研究,并与线性回归方法进行了比较,实验表明,机器学习的方法对于解决列车精确停车问题是行之有效的。其中以高斯过程回归的性能最优,而基于梯度的Boosting回归方法在缺乏先验知识的条件下达到接近高斯过程回归的性能,在实际应用中具有更大的灵活性和适应性。
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