一种基于机器学习优化的高速列车气动头部外形设计方法

摘要

本发明涉及高速列车头部外形设计领域，具体涉及一种基于机器学习优化的高速列车气动头部外形设计方法。包括：获取高速列车气动性能数据和外形设计参数变量作样本数据；采用基于皮尔森相关系数的聚类方法和最大互信息系数获取参数变量之间的关联程度，并筛选优化参数；将样本数据随机拆分为训练集和测试集；采用蜻蜓算法对神经网络模型进行训练，获得第一气动性能预测模型；获取预设预测精度，进行测试获得测试预测精度；比较两种精度值获得终气动性能预测模型；设定多个参数变量的数值范围和允许的最小改变量，通过终气动性能预测模型采用蜻蜓优化算法获取所述参数变量的最优值，该方案可以在短时间内产生最优决策，且具有良好的扩展性。