卡車氣壓系統(tǒng)與卡車的安全行駛息息相關(guān),因此對卡車氣壓系統(tǒng)出現(xiàn)的故障進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和預(yù)估具有重要意義。本文對卡車氣壓系統(tǒng)進(jìn)行了6次實(shí)證分析,其中4個(gè)所用算法是標(biāo)準(zhǔn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法,包括邏輯斯蒂回歸模型、AdaBoost算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、XGBoost算法。同時(shí),本文又改進(jìn)了兩個(gè)傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,分別為基于遺傳算法改進(jìn)的邏輯斯蒂回歸模型和改進(jìn)AdaBoost算法。其中,基于遺傳算法改進(jìn)的邏輯斯蒂回歸模型主要對標(biāo)準(zhǔn)邏輯斯蒂回歸模型的損失函數(shù)進(jìn)行了修改,加重正類判斷權(quán)重,然后用遺傳算法對參數(shù)進(jìn)行求解。與標(biāo)準(zhǔn)邏輯斯蒂回歸模型相比,基于遺傳算法改進(jìn)的邏輯斯蒂回歸模型平均損失減少了61.31%;改進(jìn)AdaBoost算法在測試數(shù)據(jù)集上,把判別函數(shù)的閾值調(diào)整為讓判別函數(shù)更偏向于判斷為正類。與標(biāo)準(zhǔn)AdaBoost算法相比,改進(jìn)AdaBoost算法平均損失減少了39.19%。綜合比較上述6個(gè)實(shí)證分析算法,發(fā)現(xiàn)改進(jìn)AdaBoost算法效果最優(yōu),其平均損失為0.491。 

【文章來源】：重慶大學(xué)重慶市211工程院校985工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：51 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

邏輯斯蒂分布的分布函數(shù)Fig2.1Distributionfunctionoflogisticdistribution

邏輯斯蒂分布的密度函數(shù)Fig2.2Thedensityfunctionofthelogisticdistribution

遺傳算法流程圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[2]掛車氣動(dòng)剎車系統(tǒng)關(guān)鍵部件的仿真與優(yōu)化[D]. 秦基磊.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2011
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本文編號：3624829