基于集成分类回归树算法的高速列车智能驾驶

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1、学校代码：密级：公开硕士专业学位论文基于集成分类回归树算法的高速列车智能驾驶作者姓名盖伟龙工程领域控制工程指导教师陈德旺教授培养院系电子信息工程学院二零五年六月硕士专业学位论文基于集成分类回归树算法的高速列车智能驾驶作者：盖伟龙导师：陈德旺北京交通大学年月学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，提供阅览服务，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。学校可以为存在馆际合作关系的兄弟高校用户提供文献传递服务

2、和交换服务。保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：十。导师签名签字曰期：年月曰签字曰期：年月巧曰学校代码：密级：公开北京交通大学硕士专业学位论文基于集成分类回归树算法的高速列车智能驾驶作者姓名：盖伟龙学号：导师姓名：陈德旺职称：教授工程硕士专业领域：控制工程学位级别：硕士北京交通大学年月致谢本论文的工作是在我的导师陈德旺教授的悉心指导下完成的，陈德旺教授严谨的治学态度和科学的工作方法给了我极大的帮助和影响。在此衷心感谢两年来陈老师对我的关心和指导。陈德旺教授悉心指导我们完成了实验室的科研工作，在学习上和生活上都给予了我很大的关心和帮助，在此向陈老师表示衷心的感谢。在实验

3、室工作及论文撰写期间，阴佳腾、曾翔宇、程瑞军、程宝、韩晓婕、曾强、任啸宇等同学对我论文中模型的建立、算法的研究等研究工作给予了热情的帮助，在此向他们表达我的感激之情。另外，也感谢我的家人，你们的理解与支持是我能够顺利完成学业的前提，在此表示深深的感谢。最后，要深深的感谢培养我的母校，北京交通大学。北京交通大学硕士专业学位论文摘要摘要摘要：在我国高速铁路飞速发展的基础上，高速列车的运营密度与运行速度有了巨大提升，目前高速列车仍处于人工驾驶阶段，这将难以满足高速铁路安全高效运行的基本要求。而列车自动驾驶运用计算机技术可以对列车进行实时控制，不仅可以保证列车的精确停车和准点到站，还可以保证乘客

4、的舒适性以及降低运行能耗。因此，研究更好的高速列车驾驶模型有助于高速铁路的高效运行，更好的高速列车驾驶方式也是未来高速铁路的发展趋势。通过分析实际高速铁路人工驾驶数据，发现有经验的、优秀的司机可以将列车安全、准时、精确地停在指定位置，整个驾驶过程也比较平稳。因此，本文拟建立高速列车智能驾驶模型，运用集成分类回归树算法归纳总结优秀司机的驾驶策略，并将其转变为计算机可以识别的智能控制语言进而控制高速列车的运行。本文的研究内容主要由以下三部分组成：针对高速列车人工驾驶的不足，提出本文的研究目标：建立高速列车智能驾驶模型，进行仿真实验，将仿真结果与人工驾驶进行对比。介绍高速列车智能驾驶模型的建立

5、过程。本文首先分析了高速列车运行的数学模型，随后介绍该智能模型所应用的智能算法—集成分类回归树算法，最后展示了该智能模型所用的人工驾驶数据的采集方法和示例，最后画出了该智能模型的流程图。通过建立高速列车智能驾驶仿真平台，利用汉宜高速铁路实际人工驾驶数据对该模型进行仿真测试和分析评估。仿真结果表明，该模型可以达到精确停车、准点到站、运行平稳、低能耗的基本要求，各项指标优于人工驾驶。此外，在改变列车的牵引和制动参数、人为的设置复杂限速和复杂坡度条件下，仿真结果显示本文的高速列车智能驾驶模型能够适应这些变化，且运行结果误差较小，验证了该模型的鲁棒性。关键词：高速列车；人工驾驶；集成学习；分类回

6、归树算法；智能驾驶北京交通大学硕士专业学位论文：，，北京交通人硕十专业学位论文：北京交通大学硕士专业学位论文目录目录录■研究背景及意义研究现状列车自动驾驶算法综述国外列车自动驾驶技术研究现状国内列车自动驾驶技术研究现状研究目标及研究内容研究目标研究内容高速列车智能驾驶模型构建高速列车运行综合性能评价指标高速列车运行的数学模型列车牵引力、制动力列车运行阻力列车动态分析集成分类回归树算法分类回归树算法集成学习集成分类回归树算法人工驾驶数据釆集汉宜高速铁路简介人工驾驶数据采集人工驾驶数据示例集成分类回归树算法应用及智能驾驶模型流程本章小结高速列车智能驾驶仿真平台高速列车智能驾驶仿真模型输入模块

7、北京交通大学硕士专业学位论文目录控制器模块列车模型模块发生器模块显示和记录模块高速列车智能驾驶仿真图形用户界面高速列车智能驾驶仿真平台流程本章小结模型仿真测试与分析评估模型评价指标对实际线路的仿真测试模型鲁棒性验证对列车牵引和制动特性参数变化的稳定性对复杂限速的适应性对复杂坡度的适应性本章小结总结与展望总结展望参考文献醜弓弓作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果独创性声明学位论文数据集北京交通大学硕士专业学位论文绪论绪论研究背景及