多工况车速预测 - 多工况车速预测技术,学习,经验文章

机器学习之心

3 小时前

基于 GRU-Attention 的多工况车速预测：当序列建模遇见自注意力在 WLTC 标准测试工况下，模型实现 R² = 0.9859、RMSE = 4.28 km/h，峰值误差仅 2.48%，且训练集与测试集 RMSE 差距为 -4.04%（负值意味着测试集表现略优于训练集），泛化能力超过 100%。本文完整拆解从数据构造到模型部署的全流程。