基于PSO—SVM的交通事故预测

为更加准确地描述道路交通事故发生的规律,结合粒子群算法和支持向量机理论,提出一种粒子群算法（Ps0）优化支持向量机（SVM）的道路交通事故预测模型,并用相应的数据进行仿真研究。结果表明,基于粒子群算法优化支持向量机模型（PS（）ISVM）NNNNNNN,能较好地契合道路交通事故的变化趋势。     

基于支持向量机的稀土萃取过程建模方法

支持向量机算法用于软测量建模能较好地解决小样本、非线性、高维数、局部极值等问题、本文针对稀土萃取过程组分含量在线检测的难题,将具有径向基（RBF）核函数的支持向量机算法应用于稀土萃取过程组分含量软测量建模,并讨论了模型参数的选择及其对模型的影响、通过某稀土公司生产过程实际采集数据的仿真试验,结果表明基于支持向量机算法的组分含量软测量模型具有较高的泛化能力和较快的预测速度,是实现稀土萃取过程组分含量软测量的一种有效方法、     

基于粒子群优化SVM的高速公路交通事件检测

为了更加准确地检测出高速公路上的偶发性交通事件,采用一种粒子群优化SVM参数的高速公路交通事件检测算法,提升事件检测效果。文中运用高速公路实测数据集（L880）,对支持向量机算法进行分类性能测试,并且采用改进的粒子群优化算法对支持向量机的参数进行优化,进而利用测试集数据对该模型进行验证比较,获得满意的检测效果。     

融合支持向量机与多目标进化算法的质量管理研究

提出一套支持向量机和多目标进化算法的融合建模技术（SVM-EMO）以及计算框架,并采用差分进化算法（DE）选择支持向量机参数,并将SVM-EMO应用于一个钢铁企业产品质量管理实例,与人工神经网络的建模结果相比,所提框架结果拟合误差更小,精度更高,能够更好地解决质量管理研究中的多目标非线性优化问题．最后根据模型求解结果,给出了相应的生产建议．     

基于最小二乘支持向量机的乐器音乐分类

提出使用最小二乘支持向量机LS—SVM（Least Squares Support Vector Machines）算法进行乐器音乐分类,从而实现乐器的辩识。在对Ls—sVM理论进行深入探讨的基础上,选择乐器音乐clip作为样本,进行特征提取,提取的特征包括频谱特征,短时自相关系数和MFCC等,然后用最小二乘支持向量机算法进行分类。对古琴、古筝、箜篌和琵琶音乐采取样本进行仿真实验,求得分类准确率和运行时间,同时使用逻辑回归（Logistic Regression）算法进行对比试验,其中最小二乘支持向量机和逻辑回归分类的准确率分别为96．5％和92．5％,且LS—SVM的运行时间比Logist的少。实验结果表明最小二乘支持向量机具有更为优越的分类性能和非线性处理能力,可以推广用于解决其它实际分类问题。     

基于模糊支持向量机的变压器故障诊断

针对支持向量机对训练样本内的噪声和孤立点比较敏感,影响了支持向量机分类性能的弱点,利用模糊支持向量机的学习方法,构建了变压器故障诊断模型．采取一种基于二叉树的多分类方法,使用模糊C均值聚类算法求取模糊支持向量机的模糊隶属度,采用径向基核函数,并利用遗传算法对模糊支持向量机的参数进行寻优．实验结果表明,基于二叉数的模糊支持向量机模型相比BP神经网络、支持向量机有更高的诊断准确率,基于二叉树模糊支持向量机的变压器故障诊断方法是可行的．     

一种基于支持向量机的轴承表面缺陷检测方法

提出了一种基于支持支持向量机和主成分分析的轴承表面缺陷检测算法,该算法把轴承中的非缺陷区域和缺陷区域分别看作两种不同的纹理模式,先利用主成分分析法(PCA)对图像进行降维处理,然后用支持向量机方法对降维后的样本采样学习,然后进行分类判断.实验结果表明,该算法能够较好地实现轴承缺陷的检测分类,有一定的实用价值.     

不同SVM算法在入侵检测中的应用

近年来支持向量机在入侵检测领域得到了广泛应用,由于支持向量机理论在发展过程中不断涌现出新的算法,为了找到一种较适合入侵检测的算法,选择了具有代表性的基于C-SVM的SMO算法和一种新的支持向量机LS-SVM,分别应用于入侵检测.使用不同规模训练集和测试集进行多组实验,从不同角度研究了它们在入侵检测中的特性,并进行综合比较研究,从实时性、检测精度、误报率和漏报率方面研究它们在入侵检测中的优劣,找出较优的算法为SMO算法.     

基于智能优化方法的SVM电机故障诊断模型研究

为提高电机故障诊断的准确率和有效性,提出了基于智能优化算法的支持向量机电机故障诊断模型.首先采集交流电机不同位置上的振动加速度信号,使用小波包分析方法对所采集的振动加速度信号进行特征提取,将得到的能量比向量作为支持向量机故障诊断模型的输入,使用遗传算法、粒子群优化算法对支持向量机故障诊断模型进行参数优化并进行模型训练,在使用测试样本集对得到的两种故障诊断模型进行分析之后可以看出经过参数优化后的支持向量机模型提高了故障预测的准确率,并且粒子群优化方法具有比遗传算法更高的预测准确率,并极大地减小了优化时间及优化次数.     

基于粒子群算法改进支持向量机的深基坑变形预测研究

为实现复杂地质条件中深基坑变形的精确预测，提出了一种动态惯性权重粒子群算法改进支持向量机的基坑变形预测模型。引入遗传算法改进的支持向量机模型和标准BP神经网络模型作为横向对比验证了预测效果。结果表明：动态惯性权重对支持向量机核函数参数的寻优速度更快，收敛精度更高，采用改进粒子群算法优化的支持向量机模型预测的平均相对相对误差仅为5.46%,拟合精度相较其他算法更高，预测效果良好，可较为准确的实现深基坑的变形预测。     

监控量测技术在长逢沟隧道施工中的应用与数据分析

长逢沟隧道为一座左、右线分离的四车道高速公路长隧道,地质情况复杂,围岩软弱破碎,总体较差,Ⅲ级围岩仅占32.86%,Ⅳ、Ⅴ级围岩占67.14%,且穿越3个大断裂带,埋深较浅.根据新奥法施工原理及隧道施工实际情况,在施工过程中严格地、系统地采用监控量测技术指导施工,以现场监控的围岩观察、拱顶下沉、水平收敛、地表下沉等数据...     

为部队训练研发浮动目标靶等新装具的回忆

在内陆地区借助专用装具模拟海上浮动目标进行射击训练,从而有效地提高现役部队官兵和预备役指战员的实战技能。浮动靶标的研发成功地实现了这一预想。     

水泥粉煤灰稳定碎石合理级配分析

提出了粉煤灰改善混合料结构的理念,通过替代细集料的方式对3种不同级配设计的水泥粉煤灰稳定碎石混合料试验,研究分析表明:级配1混合料形成了较大程度的嵌挤密实结构,最大干密度和无侧限抗压强度最大,而采用了骨架密实结构的级配2混合料形成了不密实的多孔结构,最大干密度和无侧限抗压强度最低,悬浮密实型的级配3混合料最大干密度和无侧限抗压强度略低于级配1。     

利用MAS实现车辆动态识别与智能跟踪

针对视频图像车辆智能跟踪问题,提出了利用帧间差异积累动态矩阵进行自适应背景建模算法,采用背景差提取运动目标区域,设计了一种基于知识的多Agent智能系统进行目标分割、轮廓提取和空域滤波,增强了抗背景干扰能力,使获得的目标区域具有更好的空域连通特性;通过自适应核窗宽改进了MeanShift算法的收敛速度,利用SSD算法实现了快速初始定位。实验结果表明,该方法自治能力强,跟踪目标快速准确,实时有效。     

沥青路面常见病害的防治和相应设备使用工艺

沥青混凝土路面是当前道路的主要形式,基于工程实践,对其常见病害的产生机理进行分析,从而提出处理这些病害的工艺及适用设备。     

浅议影响汽车综合性能检测结果的几个因素

简述了汽车综合性能检测中影响检测结果5个方面的因素,提出了公司为保证检测结果的公正性、科学性而采取的措施。     

某岩质边坡失稳机理分析及处置措施研究

通过对现场失稳岩质边坡的调查,简述了边坡存在的隐患,对其进行了失稳机理分析,根据工程特点设定了治理目标及治理方案,并简要阐述了施工工程布置方案,对类似的工程有一定的指导作用。     

水泥稳定碎石配合比设计方法的研究

水泥稳定碎石在我国公路工程中有着广泛的应用,对比分析了两种不同的水泥稳定碎石配合比设计方法,以成型原理、试件最大干密度、试件强度为切入点,充分证明了室内采用振动压实法对提高半刚性基层的路用性能有明显的作用,最后结合试验路工程,总结了水泥稳定碎石振动压实法的施工工艺。     

高沁高速公路郑庄至里必段路线方案研究

结合山区地形,按照"以人为本"和"安全、环保、舒适、和谐"的新理念,对典型路段的路线方案进行优化设计、比选分析,最终选择最佳路线方案。     

含硫酸盐半刚性基层材料的无侧限抗压强度试验研究

具体介绍了掺加硫酸钠的几种半刚性基层材料的选择和试件成型的方法,以及室内无侧限抗压强度试验的方法和步骤,得出了在最佳含水量下的几种含硫酸盐的半刚性基层材料无侧限抗压强度的回归方程。从试验结果可以得出掺加硫酸钠能显著增强半刚性基层材料的无侧限抗压强度,且含盐量不宜过大;在硫酸盐渍土中,在一定温度条件下,石灰含量、粉煤灰含量、初始干密度、冻融循环次数、含盐量等会对无侧限抗压强度的大小产生影响。