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申请/专利权人：西北农林科技大学
摘要：本申请提供了一种滑转率预测模型的训练方法及滑转率的预测方法，属于滑转率测量技术领域。通过获取移动装置的样本工作参数；根据样本工作参数，计算标定滑转率，得到由样本工作参数和标定滑转率的对应关系构成的样本数据；基于遗传算法从每个深度学习模型包括的多个初始参数中确定目标参数；将目标参数配置在对应的深度学习模型中后，利用样本数据中的训练数据训练各个深度学习模型；根据训练指标，从多个训练好的深度学习模型中选择一个作为滑转率预测模型。基于滑转率预测模型测量滑转率，可以提高滑转率测量的准确率。
主权项：1.一种滑转率预测模型的训练方法，其特征在于，包括：获取移动装置的样本工作参数；根据所述移动装置的样本工作参数，计算所述移动装置的标定滑转率，得到由所述样本工作参数和所述标定滑转率的对应关系构成的样本数据；获取具有不同结构的多个深度学习模型，以及每个所述深度学习模型包括的多个初始参数，并基于遗传算法从每个所述深度学习模型包括的所述多个初始参数中确定目标参数；将所述目标参数配置在对应的所述深度学习模型中后，利用所述样本数据中的训练数据训练各个所述深度学习模型，并获得与每个所述深度学习模型对应的训练指标；根据所述训练指标，从多个训练好的所述深度学习模型中选择一个作为滑转率预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北农林科技大学 滑转率预测模型的训练方法及滑转率的预测方法
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