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居民出行方式选择是一个较为复杂的非线性问题,受到的影响因素众多。提出采用支持向量机方法构建了居民出行方式选择模型,并以交叉验证意义下的分类准确率作为适应度函数,利用粒子群算法对支持向量机参数优化选择,避免参数设定的随机性,减少参数选择的工作量.通过实证研究表明,利用粒子群算法优化支持向量机的参数是可行的,支持向量机方法相对于BP神经网络,对居民出行方式预测有更高的精度.预测精度比BP神经网络提高了将近5个百分点,建模样本和测试样本的分类精度分别达到86.20%和82.31%.所构建的模型可用于居民出行方式预测,这对城市交通规划,出行需求预测具有现实指导意义.     

基于PSO—SVM的交通流量短时预测

参数选择问题影响了支持向量机预测模型在交通流量中的预测性能。为了解决支持向量机预测模型的参数选择问题,引入了粒子群优化算法机制,通过粒子群优化选择支持向量机预测模型的学习训练参数,得到较优的PSO-SVM预测模型。通过实例仿真实验,将PSO-SVM预测模型与神经网络预测模型进行了比较,显示了其优越性。     

基于CNN和粒子群优化SVM的手写数字识别研究

针对传统卷积神经网络手写体数字识别中Softmax因指数函数运算而易产生计算溢出以及较高的计算机硬件需求问题,提出了基于卷积神经网络特征提取的支持向量机手写体数字识别方法。同时,为了提高手写体数字的识别精度,设计了基于K-CV意义下适应度函数的粒子群优化SVM参数方法。基于Semeion及MNIST手写体数字集的实验仿真表明,文章所设计的方法与传统方法相比能够获得更高的识别率。     

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。     

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IBA-SVM的变压器故障诊断

为提高变压器故障诊断精度,准确映射变压器故障类型和特征气体的非线性关系,提出一种基于改进蝙蝠算法(improved bat algorithm, IBA)优化支持向量机(support vector machine, SVM)的故障诊断方法.在蝙蝠算法(bat algorithm, BA)的基础上引入惯性权重和莱维飞行机制,有效提高了寻找最优SVM惩罚因子和核函数参数的能力.将改进后的蝙蝠算法用于SVM的寻找最优参数并建立故障诊断模型.实验结果表明,采用IBA-SVM模型进行故障诊断与采用固定参数的支持向量机模型和粒子群算法优化支持向量机模型相比故障诊断精确度更高,基于IBA-SVM的故障诊断模型的诊断正确率可达到94%,有效提升了分类准确度.     

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。     

基于灰色自适应粒子群LSSVM的铁路货运量预测

为了提高铁路货运量的预测精度及建模速度,将灰色预测模型(GM(1,1))、最小二乘支持向量机(LSSVM)和自适应粒子群优化(APSO)算法相融合,建立了灰色自适应粒子群最小二乘支持向量机(GM-APSO-LSSVM)预测模型.通过灰色预测模型中的灰色序列算子,弱化原始数列随机性,挖掘数列中蕴含的规律,利用最小二乘支持向量机计算简便、求解速度快、非线性映射能力强的特点进行预测,并采用自适应粒子群算法优化选择LSSVM参数.对我国铁路货运量的实例分析表明:用该模型得到的评价指标RMSE、MAE、MPE和Theil不等系数分别为0.062 8、0.052 3、0.016 2和0.010 7,均小于其它模型,预测性能好;用APSO算法搜索LSSVM最优参数的时间为55.656 s,比传统交叉验证法减少了10.462 s;2006~2009年的预测相对误差分别为0.39%、-1.67%、1.44%和4.75%,适用于铁路货运量的短期预测.      

卷积神经网络及其在智能交通系统中的应用综述

从特征传输方式、空间维度、特征维度3个角度,论述了近年来卷积神经网络结构的改进方向,介绍了卷积层、池化层、激活函数、优化算法的工作原理,从基于值、等级、概率和转换域四大类总结了近年来池化方法的发展,给出了部分具有代表性的激活函数对比、梯度下降算法及其改进型和自适应优化算法的工作原理和特点;梳理了卷积神经网络在车牌识别、车型识别、交通标志识别、短时交通流预测等智能交通领域中的应用和国内外研究现状,并将卷积神经网络算法与支持向量机、差分整合移动平均回归模型、卡尔曼滤波、误差反向传播神经网络、长短时记忆网络算法从优势、劣势和在智能交通领域的主要应用场景三方面进行了对比;分析了卷积神经网络在智能交通领域面临的鲁棒性不佳和实时性较差等问题,并从算法优化、并行计算层面和有监督学习到无监督学习方向研判了卷积神经网络的发展趋势。研究结果表明:卷积神经网络在视觉领域具有较强优势,在智能交通系统中主要应用于交通标志、车牌、车型识别、交通事件检测、交通状态预测;相比其他算法,卷积神经网络所提取的特征更加全面,有效地提高了识别准确度与速度,具有较大的应用价值;卷积神经网络未来将通过网络结构的优化、算法的改进、算力的提升以及基准数据集的增强,为智能交通带来新的突破。