[发明专利]基于xgboost模型的轨道交通车载数据预测方法

摘要

本发明公开了一种基于xgboost模型的轨道交通车载数据预测方法，首先收集轨道交通车载数据，基于CART决策树从轨道交通所有车载数据特征中提取代表车载数据特征，从原始的车载数据中抽取这些代表车载数据特征的数据，作为特征提取后的车载数据，根据特征提取后的车载数据及其对应标签构建xgboost模型，采集轨道交通实际运行过程中的车载数据输入xgboost模型，得到停车距离的预测结果。本发明基于CART决策树提取代表车载数据特征，根据特征提取后的车载数据构建xgboost模型，可以有效提高轨道交通停车距离预测的准确度。