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861.
基于V-支持向量分类机的交通事件检测方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于支持向量机在解决分类问题的优势,本文提出基于V-支持向量分类机的交通事件检测方法。首先把交通事件是否发生看成是一个特殊的分类问题,选取V-支持向量分类机和核函数,根据以往的交通事件是否发生的检测数据,即分别在发生交通事件和不发生交通事件两种情况下的上下游车道占有率,计算出其当前时段的上下游车道占有率的绝对差、相对差,以及下游前两时段与当前时段车道占有率的相对差,以此作为V-支持向量分类机的输入,对其进行训练,然后输入现阶段检测到的相应车道占有率统计结果,利用训练完成的V-支持向量分类机来判别是否发生交通事件。最后,本文以微观交通模拟的数据验证模型的效果。 相似文献
862.
鉴于某双层圆柱壳体的机械振动噪声数据结构复杂、维数较高,工程上不宜直接分析,文章提出先对其进行特征提取后再进一步分析的思路,可有效简化数据结构,提高数据分析的准确度。选择工程上常用的主成分分析法(PCA)、核主成分分析法(KPCA)与独立成分分析法(ICA)对文中高维机械振动噪声数据进行特征提取。利用支持向量机(SVM)的分类识别能力,对经特征提取后不同工况下的噪声数据进行分类识别。依据正确识别率大小比较三种方法的特征提取效果,以选择针对某双层圆柱壳体机械振动噪声数据合适的特征提取方法。结论可为深入分析某双层圆柱壳体机械振动噪声数据的规律特点打下良好基础。 相似文献
863.
基于支持向量分类机和回归机的综合评价方法 总被引:2,自引:1,他引:2
采用支持向量多值分类机和回归机进行综合评价排序,以提高机器学习方法的综合评价排序能力,并以管理信息系统综合评价为例,与人工神经网络(ANN)方法进行了对比研究.试验结果表明,基于支持向量多值分类机综合评价得分之间的差异比ANN更明显,而且基于支持向量回归机综合评价得分的相对误差明显小于ANN. 相似文献
864.
865.
866.
867.
通过故障诊断可以对水面无人艇可能要发生的故障进行预报、分析和判断,从而及时调整控制策略以抑制故障的继续发展,为消除故障、维修设备提供准确的技术支持.SVM是基于统计学习理论的一种机器学习方法,常用于故障诊断,在解决小样本、高维度、非线性模式识别问题中有独特优势.SVM分类的准确率由其属性参数直接决定,而最佳的属性参数往往很难直接得到.基于粒子群优化SVM(PSO-SVM)的水面无人艇故障诊断方法,即将粒子群优化算法(PSO)用于SVM属性参数的优化选择中,充分发挥了PSO算法的全局搜索能力和易于实现的优势.水面无人艇故障诊断实例分析结果表明,PSO-SVM的故障诊断精度高于BP-NNs、GS-SVM、GA-SVM。PSO-SVM适用于水面无人艇故障诊断. 相似文献
868.
采用滚动时间窗的方法实现支持向量机的在线辨识。以船舶操纵运动响应模型为研究对象,并由10°/10°和15°/15°仿真Z形试验数据构造支持向量机参数辨识所需的训练样本对,应用支持向量机进行船舶操纵运动在线辨识建模,回归操纵运动响应模型中的操纵性指数,并利用建立的响应模型进行Z形试验的数值模拟。将Z形试验数值模拟结果同仿真Z形试验数据进行比较,结果表明,在线式支持向量回归机是一种进行船舶操纵运动在线辨识建模的有效方法。 相似文献
869.
870.