铁路平板车文件.doc

铁路运输中的平板车辆是重要组成部分，对于其优化与控制具有关键意义。本文涵盖了多种机器学习和深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、反向传播（BP）、径向基函数网络（RBF）等，并探讨了它们在风电预测、光伏预测、交通流预测、股价预测等领域的应用。此外，还涉及图像处理技术，如图像识别、图像分割、图像检测等，以及路径规划、无人机控制、传感器部署优化等领域的相关内容。文中还涵盖了信号处理、生产调度、能源优化、元胞自动机等多个领域的关键问题和方法。