基于司机操纵模式学习的列车节能自动驾驶研究

• 作者: 刘尧 刘炎 李国华 黄晋
• 来源期刊: 湖南大学学报（自然科学版）
• 关键词: 列车操纵 节能优化 司机操纵模式 机器学习
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 128-140
• 页数: 13页
• 分类号: U29-39
• 语种: 中文
• DOI: 10.16339/j.cnki.hdxbzkb.2019.04.019

摘要

基于优秀司机运行记录数据,提出一种基于机器学习技术的列车节能优化驾驶方法架构,利用层次分解的思想结合集成机器学习方法从优秀司机的驾驶日志数据中挖掘出隐藏的优秀司机驾驶模式,分别对速度信息和档位信息进行学习预测,以实现列车节能优化自动驾驶决策,并选用实际铁路线路和机车数据进行了试验验证.试验结果表明,在保证列车安全、准点、平稳等约束条件下,本文列车节能优化驾驶方案相比司机平均水平可节能约7％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘炎	清华大学软件学院	10	43	5.0	6.0
2	李国华	西南交通大学交通运输与物流学院	4	0	0.0	0.0
4	刘尧	清华大学软件学院	3	52	2.0	3.0
5	黄晋	清华大学软件学院	2	0	0.0	0.0