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《综合运输》2019,(9)
为解决基于手机信令数据识别大规模用户交通方式问题,多维度分析出行方式特征,提出结合主动学习和Tri-training的半监督支持向量机算法。以手机信令出行链为基础,将出行特征划分为距离、时间、速度、出行者属性等四类,并进一步研究多维度特征及其计算方法 ,基于有向无环图设计一种结合主动学习与基于Tri-training的半监督多分类支持向量机。运用HY市手机信令数据构建样本集并训练该分类器,与多种监督学习分类算法进行比较。结果表明主动学习构造的富含信息的已标记样本集可以减少半监督学习的迭代次数,Tri-training半监督支持向量机可以通过大量未标记样本提升分类器准确率,结合主动学习与Tri-training半监督支持向量机算法可以有效地识别手机信令数据出行链的交通方式。 相似文献
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针对列车超速防护(ATP,Automatic Train Protection)系统车载设备测试案例分类存在的工作量大、效率低且准确性不高等问题,提出了将词频—逆文档频率(TF-IDF,Term Frequency-Inverse Document Frequency)与朴素贝叶斯算法相结合,应用于测试案例分类的方案。利用TF-IDF算法筛选特征词及权重,对朴素贝叶斯算法进行加权处理,并基于实验室现有ATP车载设备的测试案例进行验证。实验结果表明,文章的特征词提取及测试案例分类方法具有较高的准确性。 相似文献
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《湖北汽车工业学院学报》2017,(2):34-40
通过相应的假设和线性处理,建立了线性四自由度汽车列车模型。基于此模型,分析了LQR控制策略,设计了LQR最优控制器。通过Matlab/Simulink和Truck Sim联合仿真分析,结果表明:设计的LQR最优控制器能有效地改善汽车列车的机动性和方向稳定性。 相似文献