托拜厄斯·弗洛德林,宝马集团
在本演示中,您将看到车辆数据自动分类的演示,该分类由不同的驾驶操作产生,旨在预测车辆转向过度。比较了经典实现和机器学习方法。到目前为止,已经在经典意义上定义了某些阈值,当超过该阈值时,应发出超调信号。在某些情况下,还存在根据多年经验确定的速度依赖型轨枕。因此,如何以及如何快速地利用机器学习方法来表征测量的问题也成为了问题。
基于统计学和机器学习工具箱™中的分类算法,训练了一个模型,重点是超速驾驶的具体驾驶情况。对于用于训练的数据集,模型的预测准确率在95%以上。在下一步中,该模型将应用于新记录。第一次评估显示出有希望的结果。
记录日期:2018年4月17日
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