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822.
MULTI SUPPORT VECTOR MACHINES DECISION MODEL AND ITS APPLICATION 总被引:2,自引:0,他引:2
IntroductionStatistical Learning Theory( SLT) is a small-sample statistical theory by Vapnik etal.SupportVector Machine( SVM) is a novel powerful ma-chine learning method developed from SLT.SVMis powerful for the problems will small sample,nonlinearity,high dimension and local minima.Currently,SVM has many applications in the pat-tern recognition,function estimation,signal pro-cession,control,and others field[1~ 3 ] .SVM en-hances generalization by principle of the structuralrisk min… 相似文献
823.
以乘客的总广义出行费用最小、地铁部门运营成本最小为目标,以列车满载率、列车编组长度、列车开行频率为约束条件建立地铁列车开行方案设计多目标规划模型并求解。通过设置权重的方式,将地铁列车开行方案制定中追求的乘客总广义出行费用最小与地铁运营公司运营成本最小双目标转化为单目标。并给予了3组不同的权重设置方案,分别求得相应的最优解,分析了权重设置对最优解的影响。所提供的权重设置方法,可以准确描述决策者在地铁列车开行方案制定过程中的决策偏好,能够为地铁列车开行方案的制定提供决策支持,有较大的实用价值。 相似文献
824.
将驾驶员-汽车看作统一的人机系统,利用驾驶员驾驶过程的本质是决策过程的性质,通过确定系统的决策时刻、决策报酬、状态转移速率和概率、抽象驾驶员的行为集合等建立了基于Markov决策过程的驾驶员行为模型,最后对所建模型进行了计算机仿真. 相似文献
825.
全寿命成本分析法在侧风影响下桥梁行车安全决策中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了顺利进行桥梁行车安全决策,基于全寿命成本分析法的基本原理,采用计算社会成本的方法综合考虑公众安全和社会效益,对侧风影响下桥梁行车安全设计方案的全寿命成本内容进行分析研究,并提出计算其全寿命成本的思路。其中,社会成本的计算主要研究采取管理措施关闭大桥导致的运输成本增加和侧风导致的事故人员伤亡损失,并总结出其考虑资金时间效应的计算模型。最后,以某跨海大桥的行车安全决策问题为例进行示例研究,在研究得到的数据和假定参数的基础上计算出各安全决策方案的全寿命期业主成本和社会成本并进行比较研究,以说明全寿命成本分析法在桥梁行车安全决策中的应用。 相似文献
826.
在"一带一路"倡议指引下,中国企业加快了全球码头投资步伐,为全球港口行业发展贡献了"中国方案"。但国际码头投资是高度市场化和相对充分竞争的领域,海外码头投资是一项复杂的系统工程,投资风险不容低估。以"把控风险、价值投资"为导向,总结我国企业海外码头投资的经验教训,按照系统性、典型性、可操作性和综合性原则,从营商环境、市场潜力、竞争形势、国别价值和投资主体优势5个维度,构建海外码头投资布局决策指标体系,分3个层级共23个核心指标,建立基于AHP(层次分析法)的海外码头投资布局决策模型,以期为我国企业投资布局海外码头提供决策参考。 相似文献
827.
基于三峡工程蓄水后三峡库区航道特性和船舶流基本特性,根据船舶定线制的基本原理提出了三峡库区船舶航路改革的基本原则;根据船舶会遇的几何模型,提出了库区船舶在对驶相遇、追越、交叉相遇情况下的避碰决策. 相似文献
828.
为深入分析交通运输碳排放内在驱动机理,以1995-2014年四川省实测数据为例,应用 ASIF数据构造原理和逐步回归方法识别有效驱动因子,并由通径分析获取其对行业碳排放增长的直接和间接效应.结果表明:经济强度、运输强度、相对结构和能耗强度是驱动行业碳排放的关键因子;经济强度是碳排放最主要的决策因子,其对碳排放的直接拉动效应明显;运输强度和相对结构对碳排放的影响依赖于经济强度的刺激,而能耗强度几乎可直接作用于碳排放;随着运输化的逐步推进,四川省的运输强度和能耗强度均有一定程度改善,但仍不足以抵消经济强度稳步上行所引致的行业碳排放增长. 相似文献
829.
830.
针对现有交通流参数短时预测方法的不足,考虑到交通流数据序列的非线性特征,提出一种基于决策树理论的非参数预测方法。采用时间序列滞后项将交通流参数序列转化成非参数模型能处理的数据格式。考虑到交通流参数之间存在长期协整关系,构建流量速度滞后项的组合向量,为预测模型提供基础数据。构建基于分类回归树(CART)的交通流参数短时预测模型。基于实际采集的道路交通流数据,对模型在不同等级道路不同速度区间下的性能进行评估。结果表明,所提出的模型相较于常用的时间序列模型,精度有所提高;速度预测准确性普遍高于流量,速度平均绝对百分比误差基本小于13%,而流量预测则达到了30%;采用工作日和周末数据分别建模能够有效提升预测性能;不同速度区间下的预测性能评估显示,模型在各等级道路中速区间的预测结果具有较高的准确性与稳定性。 相似文献