【摘 要】
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卡车气压系统与卡车的安全行驶息息相关,因此对卡车气压系统出现的故障进行实时监测和预估具有重要意义。本文对卡车气压系统进行了6次实证分析,其中4个所用算法是标准机器学习算法,包括逻辑斯蒂回归模型、AdaBoost算法、BP神经网络、XGBoost算法。同时,本文又改进了两个传统的机器学习算法,分别为基于遗传算法改进的逻辑斯蒂回归模型和改进AdaBoost算法。其中,基于遗传算法改进的逻辑斯蒂回归模型
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卡车气压系统与卡车的安全行驶息息相关,因此对卡车气压系统出现的故障进行实时监测和预估具有重要意义。本文对卡车气压系统进行了6次实证分析,其中4个所用算法是标准机器学习算法,包括逻辑斯蒂回归模型、AdaBoost算法、BP神经网络、XGBoost算法。同时,本文又改进了两个传统的机器学习算法,分别为基于遗传算法改进的逻辑斯蒂回归模型和改进AdaBoost算法。其中,基于遗传算法改进的逻辑斯蒂回归模型主要对标准逻辑斯蒂回归模型的损失函数进行了修改,加重正类判断权重,然后用遗传算法对参数进行求解。与标准逻辑斯蒂回归模型相比,基于遗传算法改进的逻辑斯蒂回归模型平均损失减少了61.31%;改进AdaBoost算法在测试数据集上,把判别函数的阈值调整为让判别函数更偏向于判断为正类。与标准AdaBoost算法相比,改进AdaBoost算法平均损失减少了39.19%。综合比较上述6个实证分析算法,发现改进AdaBoost算法效果最优,其平均损失为0.491。
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