共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
吊杆为悬索桥主要的传力构件.为实时在线监测吊杆的损伤状态,文中以恒栽作用下的均布荷载挠度变形曲率为特征参数,采用支持向量机模式识别理论,对某大跨度悬索桥吊杆进行损伤识别研究.研究结果表明,支持向量机理论无论在损伤定位及损伤程度的识别上均具有较好的识别效果. 相似文献
2.
基于支持向量机的钢筋混凝土桥梁损伤识别 总被引:2,自引:1,他引:1
为了克服现有方法存在的一些不足,提出基于小波包和支持向量机的混凝土桥梁损伤识别方法。采用小波包对环境振动下的信号进行分解,获得各个频带上的能量,该向量对损伤敏感,可以作为模型识别的输入向量。利用支持向量机强大的分类功能,提出根据频带能量建立支持向量机并进行损伤模式识别的方法。应用该方法对一座三跨连续梁桥进行了损伤识别分析。结果表明经过训练的支持向量机可以较准确地识别出损伤位置和程度。对小波频带能量进行主成分分析后建立的支持向量机会获得更好的识别效果。获得更精确的实际信号特征将进一步提高有限元模型精度和实际应用效果。 相似文献
3.
本文中提出基于支持向量机的汽车自动变速器故障识别方法.首先利用设计的虚拟测试系统采集自动变速器3种状态下的运行数据,再对数据进行整理和筛选,提取合适的数据作为训练样本,然后设计基于支持向量机的多值分类器进行故障识别,最后与基于BP人工神经网络的诊断方法进行对比.结果表明,基于支持向量机的故障识别方法具有更快的收敛速度和更强的分类能力,适用于汽车自动变速器实时故障识别和诊断. 相似文献
4.
首先提出一种基于交通流量-交通密度的二维空间下的交通状态分类方法,在此基础上,构建对拥堵状态和非拥堵状态识别的支持向量机分类器;其次,设计基于支持向量机的城市快速路交通拥堵识别方法的步骤;最后,以西安市南二环快速路采集的交通参数数据为例,对比验证了在不同支持向量机(SVM)分离器下本文提出的城市快速路交通拥堵识别方法的有效性.研究表明:SVM线性核函数分类器的识别正确率(识别正确率均值为91.65%)高于多项式核函数等其他核函数分类器,说明交通拥堵识别的具有良好的线性可分性;不同核函数分类器的识别正确率均高于90%,说明本文设计城市快速路交通拥堵识别方法具有良好的识别性能. 相似文献
5.
6.
基于最小二乘支持向量机的车型识别算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以感应线圈车辆检测器检测数据为分析基础,给出了基于Bayes理论的感应曲线自适应特征提取流程和方法,对选取的12个统计特征指标进行提取和优选。选择了曲线宽度、最大值、波峰数量、最小波谷值和波谷比组成车型识别模型的特征输入向量,不仅降低了输入向量的维数,缩短了最小二乘支持向量机的训练时间,同时也可加快车型识别的分类速度,增强特征值的分类辨别能力,提高车型分类的可靠性。在提出的基于最小二乘支持向量机的车型识别算法中,采用了修剪算法,加快了计算速度,同时保持了良好的回归性能。通过实例分析证明:基于最小二乘支持向量机的车型识别算法可提高自学习能力和识别准确率。 相似文献
7.
对灰色理论、神经网络和支持向量机的预测模型进行了研究,对灰色理论、神经网络和支持向量机3种预测方法进行了线性组合、神经网络组合和支持向量机的组合预测.以1995~2004年某公路路段的交通事故次数为例,与单一预测方法结果、线性组合预测和神经网络组合预测进行对比,认为支持向量机组合预测方法比较精确. 相似文献
8.
9.
根据交通流量、速度和占有率,构造不同交通流状态的隶属函数,根据最大隶属度原则进行交通流状态的识别;利用支持向量机的全局优化、适应性强、泛化性能好等优点,针对实时交通流数据的随机性、高维、非线性和时变等特性,将模糊支持向量机(FSVM)应用于高速公路交通事件检测问题中。在识别阶段利用60组实测数据训练模糊支持向量机,利用60组实测数据进行测试,测试结果表明,利用FSVM进行交通事件检测,识别率达到96.7%,从而验证本文的方法是切实可行的。 相似文献
10.
11.
为了提高城市道路短时交通流预测的精度,提出了一种基于时空遗传粒子群支持向量机的短时交通流预测模型.通过主成分分析法对路网原始交通流量进行时空相关性分析,用较少的主成分代替原始交通流量并作为预测因子,在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异因子,避免粒子群算法陷入局部最优.利用改进后的粒子群算法优化支持向量机参数,得到最优的支持向量机模型,并实现城市道路的短时交通流预测.以长春市路网的实测数据为基础进行了实例验证,结果表明,优化支持向量机参数时,遗传粒子群算法不会陷入局部最优,优化效果更好;与粒子群支持向量机模型和遗传粒子群支持向量机模型相比,所提出预测模型的相对误差波动较稳定,平均预测精度分别提高了4.96%和3.41%. 相似文献
12.
13.
为快速高效地对经济圈交通网络进行评价分析,在确定经济圈交通网络评价指标后,采用新的评价方法——基于支持向量机的综合评价方法,通过计算机编程对样本数据学习,能较好地识别经济圈交通网络的评价等级。支持向量机对小样本、非线性的数据具有较好的学习识别能力,对具有相同数据特性的经济圈交通网络评价指标数据进行模式识别,可以准确地判断经济圈交通网络发展水平所属等级。最后对珠三角和长三角经济圈交通网络评价指标数据进行验证,并与基于BP神经网络的评价方法进行对比分析,结果表明该方法客观、准确,具有较高的评价效率。 相似文献
14.
15.
公路客运量数据受多种因素影响而呈现非线性等特点,为了提高其预测精度,文中提出粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的公路客运量预测模型,利用PSO寻优能力突出的优点,对支持向量机的参数进行优化选择,并用优化后的支持向量机模型对公路客运量进行预测.研究结果显示,相比BP神经网络和传统的SVM预测方法,基于PSO SVM的预测精度更高. 相似文献
16.
17.
《汽车工程》2014,(3)
为检测旁车道车辆驾驶员的并线意图,利用机器学习技术基于模糊支持向量机建立了并线意图识别器。识别器的训练样本由实际交通环境中的车辆并线数据获得,包括主车道与旁车道车辆的7个运动属性,其中对不能直接利用传感器信息获取的属性由Kalman滤波器预估得到。由于在并线初始时刻的并线样本不能有效区别于非并线样本,所以在支持向量机的求解中引入样本模糊隶属度系数以提高并线意图识别器训练的准确性,同时对支持向量机中的参数基于交互检验正确率进行网格优化。在实际交通环境中对并线意图识别器进行了试验,结果表明,识别器工作有效,经过简单处理后的识别结果可有效反映驾驶员的并线意图。 相似文献
18.
19.
20.
随着高速铁路的快速发展以及无砟轨道桥梁的建设要求,对于采用悬臂浇注施工的连续梁桥,对合龙精度以及成桥线形提出了更高的要求,需要对立模标高进行更加可靠的预测.传统的施工控制预测方法很难满足精度的要求,该文提出了通过灰色理论进行数据预处理,然后结合最小二乘支持向量机建立径向基核函数模型,对施工过程中悬臂端预拱度调整值进行预测,并与标准最小二乘支持向量机比较,以某一实际大跨度高速铁路连续梁桥为例,验证了灰色支持向量机应用于连续梁桥施工控制中的可行性和优越性. 相似文献