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151.
针对支持向量机参数选择问题,以惩罚系数、不敏感系数和RBF核函数中的宽度系数为优化变量,采用Chebyshev映射代替Logistic映射产生初始混沌序列,改变原有的搜索公式及增加3次载波,提出了一种改进的加速混沌优化算法(ISCOA)。将该算法应用于人工数据集和实际数据集中,并与常规的交叉验证法进行比较。试验结果表明:在人工数据集中,采用ISCOA在时间上缩短了至少23.43%,精度上提高了至少6.31%;在实际数据集中,预测值更接近实际值,相对误差均控制在3.13%以下,该算法具有较高的预测精度和寻优效果。 相似文献
152.
张振宇 《大连交通大学学报》2010,31(2):98-100
AdaBoostSVM容易受到离群点的干扰从而影响到算法的泛化性能.离群点是不反映一般规律的数据点,当被错分的数据含有离群点时,AdaBoostSVM会不断地给离群点赋予很大的权重,进而影响到提升的分类准确率.针对这一问题,提出了RAdaBoostSVM算法,通过对权重过大的误分类样本用和它相邻近的几个样本的中心来代替,有效地减小了离群点对提升效果的影响.与AdaBoostSVM算法相比,RAdaBoostSVM对离群点更加稳健更适合于噪声条件下的分类问题.在基准数据集上的实验结果验证了算法的有效性. 相似文献
153.
154.
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
155.
客流量的预测对交通枢纽内部组织方案和应急预案的调整起着重要作用,为了更为精确地对交通枢纽短期的客流量进行预测分析,通过分析交通枢纽客流量的变化特点,对比各种预测方法的优缺点,建立了综合BP神经网络和最小二乘支持向量机的组合预测模型,通过BP神经网络初步预测,再利用最小二乘支持向量机的修正,完成对交通枢纽客流量的预测。实际数据验证表明,相比单一的预测模型,文内提出的模型能够将交通枢纽的客流量的预测精度提高约1%,表明论文中方法能够克服单一模型带来的不确定性。 相似文献
156.
为了提高舰船辐射噪声信号分类的准确率,即在水下进行舰船目标识别的准确率,采用了小波包提取信号能量谱特征的方法和支持向量机的分类算法.简介了小波包变换及支持向量机的基本原理,然后针对舰船辐射噪声信号进行多层小波包分解,提取各子频段能量谱作为特征量,归一化处理后构建特征向量,最后用支持向量机算法进行分类.仿真实验结果表明,利用对信号的多层小波包分解提取能量谱特征和支持向量机的分类算法能对舰船辐射噪声信号进行有效识别. 相似文献
157.
为确定铁路风屏障的最优参数,基于代理模型方法对风屏障防风效果进行了优化.首先,改进了网格搜索法以优化支持向量机回归模型的参数,并通过算例进行了验证.其次,以设置风屏障时的车辆气动特性为目标函数,建立了风屏障防风效果的优化模型.最后,利用风屏障的风洞试验结果,采用支持向量机回归建立了目标函数的代理模型,对风屏障的高度和透风率进行了优化.研究结果表明:改进的网格搜索法提高了支持向量机模型参数选择的准确性,当风屏障高度为1.91~2.90 m时,最优的风屏障透风率为0.00~0.17;当风屏障高度超过2.50 m后,增加风屏障的高度对防风效果的提高较为有限. 相似文献
158.
考察运价指数波动的内在规律和外在影响,提出新模型预测运价指数,为航运市场经营者和投资者提供把握市场态势、规避价格风险的有力工具. 针对波罗的海巴拿马型船舶运价指数(BPI)序列,首先用小波变换对运价指数序列进行去噪,消除干散货运输市场中无规律的突发事件所造成的影响;在此基础上以前五个月的BPI值为输入变量,以第六个月的运价指数为输出变量,对支持向量机(SVM)进行训练,得到预测模型. 通过实证分析发现小波变换-SVM混合预测模型具有较高的预测精度,可用于对巴拿马船型运价走势的预测. 相似文献
159.
轨道交通在发车前需要清空站台与列车间隙,否则异物入侵会对乘客与列车运行造成安全隐患,基于背景灯带的异物入侵检测需要对灯带在图像中进行图像分割、提取、识别。针对在户外站台场景下,复杂背景和日光等因素为背景灯带提取带来困难的问题,提出一种无监督的图像分割算法。首先通过卷积神经网络进行特征提取,然后将特征图输入到后续分类器中对所有像素进行类别输出。在训练过程中,使用的损失函数从三方面进行设计:考虑特征相似度和空间连续约束、基于深度支持向量描述以及基于几何与光度增强。算法能够实现单样本无监督对神经网络参数进行调优。通过对某城轨站台真实数据采集及实验结果表明,本文提出的方法在与训练样本不同光照条件、拍摄角度条件下,对背景灯带进行分割的F1分数为78.47%;在性能优于其他方法的同时,耗时最多能减少97.1%;算法为基于背景灯带的异物检测方案提供一种行之有效的图像分割方法,为后续的异物自动检测提供基础。 相似文献
160.