52、机器学习在实验设计与车辆工程中的应用

机器学习在实验设计与车辆工程中的应用

1. 机器学习回归模型支持的最优实验设计

在实验设计领域，机器学习回归模型正发挥着重要作用，但也存在一些挑战。例如，高斯过程回归（GPR）在处理大量训练数据点时，计算和评估成本高昂。而且，当近似不规则函数时，GPR 的表现可能不佳。为了进一步提升性能，可以考虑采用更多的机器学习模型或更高效的实现方式。在使用贝叶斯优化技术时，还可以在新的实现中考虑额外的采集函数，如预期改进。

以下是一些在实验设计中常用的方法和相关算法：
|序号|方法/算法|相关描述|
| ---- | ---- | ---- |
|1|Fedorov 和 Leonov 方法|用于非线性响应模型的最优设计|
|2|Seufert 等人的方法|基于机器学习方法支持高维输入的实验模型设计|
|3|Asprey 和 Macchietto 方法|设计稳健的最优动态实验|
|4|Vanaret 等人的方法|两阶段方法进行基于模型的最优实验设计|

在车辆和移动性领域，数据的可用性近年来迅速增加。现代车辆能够记录大量数据，历史测量活动的数据也可供使用，并且现在有高效的技术来记录、管理、处理和传输大数据集。这为基于数据的数学和人工智能工具打开了大门，使其能够从数据中高效地提取重要信息，并与建模和仿真的经典技术相结合，在车辆工程和移动性领域具有巨大的应用潜力。

2. 数据驱动方法在车辆和移动性领域的应用概述

数据驱动方法、人工智能（AI）和机器学习（ML）在车辆工程、车辆运营和移动性领域越来越受欢迎，主要原因是数据的可用性增加，包括多种数据来源的存在以及数据处理能力的提升，同时计算硬件也在不断