【摘 要】
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为了获得高效、高精度的轨道曲线,为铁路运营维护提供准确的空间分析手段,实现列车定位和运行控制。在论文中利用历史定位数据的误差特性,提出在线学习的逻辑回归改进算法模
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为了获得高效、高精度的轨道曲线,为铁路运营维护提供准确的空间分析手段,实现列车定位和运行控制。在论文中利用历史定位数据的误差特性,提出在线学习的逻辑回归改进算法模型,通过最速下降法优化加快收敛,拟合多条轨道曲线数据。验证在交叉轨道、平行轨道等复杂情况的可行性,并且分析在不同Lambda(学习率)情况下对多条轨道拟合准确度的影响。仿真结果表明,论文逻辑回归拟合改进模型算法比逻辑回归拟合算法准确度高;在合理选择Lambda(学习率),能够在同一时间拟合多条轨道曲线数据并保证拟合度准确性达到90%以上。
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