基于Sklearn降阶代理模型加速开发

一、汽车性能开发伴随多轮车型迭代，会积累许多仿真、实车试验数据；如何充分利用存量数据指导全新车型正向开发，摆脱传统依赖人工经验校核的开发模式？

二、调校设计变量维度高，单次仿真与实车试验周期冗长，怎样兼顾计算效率，快速完成最优参数组合匹配？

降阶代理模型可有效替代经验设计思路、大幅缩短整车开发周期。本文以悬置系统参数优化、座椅振动响应预测为工程实例展开应用说明，选用高斯过程、神经网络、随机森林、梯度提升树四类主流算法，仅聚焦工程落地应用，不展开复杂理论推导

（文末附件输入数据、代码）

执行算法的流程

基于pychram软件，使用python语言，python的sklearn库包含的大量封装好的机器学习算法，并配备案例应用，这是其中一个中文的帮助网址https://scikit-learn.cn/stable/

1.数据导入

Excel原始数据行对应所有的输入数据组，包含训练和测试，列数据对应特征值和响应，特征值即为悬置坐标、悬置刚度、动总转动惯量，响应为座椅导轨加速度。读取并以DataFrame二维数据保存。

2.标准化

24个输入参数量纲完全不同：坐标 mm、刚度 N/mm、惯量 kg・m²，数值量级差距巨大,不标准化训练失效精度降低

3.模型调用

Sklearn库有现成的算法，可直接导入使用，方便快捷。

神经网络：

神经网络算法的输入、输出层函数为线性函数，隐藏层通过非线性映射拓展拟合能力，学习迭代优化权重与偏置，最小化损失函数以锁定模型，实现输入到输出的精准映射。其优势在于拟合复杂关系，适用于工程多变量建模等场景，但需充足数据支撑才能保证模型的可靠性。

高斯算法：

高斯分布算法基于贝叶斯推理的回归算法，结合最小二乘算法的随机插值技术，将方差作为权重函数，适用于线性系统

随机森林算法

随机森林算法通过样本和特征的随机性构建分类器，多棵决策树形成随机森林，在一定输入条件下，随机森林包括决策树 A/B/C，结合器一般为投票或者平均机制，经过计算得到输出结果。

梯度提升算法

梯度提升算法利用实际响应与预测响应误差迭代进行串行计算，但多依赖于平方损失，易导致精度损失。

4.评价指标

平均归一化误差eMNE;越小越好

皮尔逊系数 R²也称为确定系数；越大越好

（f(xi)、yi分别为降阶模型预测值与实际值，ymax、ymin 分别为模型输出参数的最大值和最小值，nRSS 为真实值与预测值的偏差平方和，nTSS为总方差和。）

输入数据及python代码：

链接:https://pan.baidu.com/s/1ScMcLRGUJLEuA6JdlCbrwg 提取码: wumj