基于数据增强与机器学习的路面构造深度预测研究.docxVIP

基于数据增强与机器学习的路面构造深度预测研究

目录

基于数据增强与机器学习的路面构造深度预测研究（1）．．．．．．．．．．5

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.1路面构造深度预测相关研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.2数据增强方法研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.3机器学习在路面预测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

数据增强方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1数据增强原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.2常见数据增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.3数据增强在路面预测中的应用效果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

机器学习模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.1机器学习基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.2常用机器学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.2.1线性回归．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.2.2支持向量机．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.2.3决策树．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.2.4随机森林．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.2.5深度学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.3机器学习模型在路面预测中的应用效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．24

基于数据增强与机器学习的路面构造深度预测模型构建．．．．．．．26

5.1模型结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

5.2模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.2.1损失函数选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

5.2.2优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.2.3超参数调优．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

5.3模型验证与测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

6.1实验数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

6.2实验设置与参数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

6.3实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

6.3.1模型性能对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

6.3.2模型可解释性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

6.3.3模型在实际应用中的效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

7.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．