Tobias Freudling,BMW集团
在本演示文稿中,您将看到展示车辆数据的自动分类,这是由不同的驾驶演习和旨在预测车辆的过流度。建立了经典实现与机器学习方法之间的比较。迄今为止,在经典意义上定义了某些阈值,当超出此阈值时,该阈值应该发出信号。在某些情况下,还有许多年度的经验确定速度依赖枕木。因此,使用机器学习方法可以表征如何以及如何使用机器学习方法来表征问题。
基于统计和机器学习工具箱™的分类算法的模型进行了培训,专注于过载的具体驱动情况。对于用于训练的数据集,模型的预测精度超过95%。在下一步中,然后将该模型应用于新记录。第一个评估显示了有希望的结果。
记录:2018年4月17日
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