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摘要：本申请提供了基于机器学习的智能迁车移库管理方法，包括以下步骤：步骤一：获取近期列车出入库检修调度数据，并对数据进行预处理；步骤二：对数据中每一条调度信息的优先级进行标记；步骤三：将所述数据划分为训练集、验证集和测试集数据；步骤四：基于深度学习算法建立列车调度模型；步骤五：使用训练集、验证集数据基于模型优化算法，对列车调度模型进行训练与优化；步骤六：使用测试集数据对列车调度模型的优化结果进行评估与验证；步骤七：接收今日列车出入库调度信息，通过列车调度模型获取调度策略。本发明基于LSTM算法建立列车调度模型，保障了列车系统的有序维护，缩短了总体维护时间，减轻了铁路维护工作人员的负担。
主权项：1.基于机器学习的智能迁车移库管理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：获取近期列车出入库检修调度数据，并对数据进行预处理；步骤二：对数据中每一条调度信息的优先级进行标记；步骤三：将所述数据划分为训练集、验证集和测试集数据；步骤四：基于深度学习算法建立列车调度模型；步骤五：使用训练集、验证集数据基于模型优化算法，根据数据优先级对列车调度模型进行训练与优化；步骤六：使用测试集数据对列车调度模型的优化结果进行评估与验证；步骤七：采集站内相关数据信息，接收今日列车出入库调度信息，通过列车调度模型获取调度策略。
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百度查询： 湖南润伟智能机器有限公司 长沙润伟机电科技有限责任公司 基于机器学习的智能迁车移库管理方法
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