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11.
《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
12.
13.
根据隧道边仰坡三维坐标测量数据,通过计算边仰坡斜面和投影水平面的法向量,进而计算两面之间夹角的方法,反算边仰坡斜面面积,在类似不规则隧道边仰坡等斜面面积计算中具有广泛的应用价值。 相似文献
14.
结构的损伤对其动力特性会产生一定的影响,利用结构损伤前后的模态参数的变化来进行结构的损伤识别是行之有效的方法。然而结构在完整状态下的模态参数很难得到,损伤程度更是难以确定。针对上述问题,提出一种基于损伤状态下的拟合曲率模态的损伤识别方法:首先通过损伤后的位移模态拟合出无损伤位移模态,然后根据拟合出的位移模态得到拟合曲率模态,基于损伤后的真实曲率模态相对于拟合曲率模态的突变来判别损伤位置;引入曲率相对改变量、损伤位置参数和模态阶数作为损伤样本的特征向量,通过支持向量机判断结构损伤程度。实例分析表明该方法能够对高桩码头排架结构的损伤进行识别。 相似文献
15.
针对标准回归树建立在统计分析基础上所存在的缺陷,提出一种基于支持向量机的回归树预测模型。首先,根据原始振动信号趋势序列构建回归树;然后,针对回归树上包含样本数过少的节点,利用支持向量机,建立能够反映重要变量与响应变量之间映射关系的回归模型。仿真结果表明:即便由于设备出现异常,导致振动信号趋势序列出现非平稳、突变情况,该方法也能准确地预测,性能优于标准分析方法,具有一定的工程实用性。 相似文献
16.
《兰州交通大学学报》2021,40(2)
基于提速道岔S700K转辙机故障的功率曲线在频域上的多重特征,提出了基于改进多尺度排列熵的多变量支持向量机(structured support vector machine, SSVM)故障诊断方法.首先对S700K转辙机动作功率曲线进行集合经验模态分解和小波分解,获得两类不同时间尺度的模态分量;再利用改进多尺度排列熵计算不同分量的故障特征参数,为了降低计算维度,应用核主元分析理论,在不损失信号重要特征的情况下,取大于95%贡献率的特征值作为故障特征向量;最后,引入基于决策树的SSVM算法,经过小样本训练得到树状最优故障间隔面,从而实现S700K转辙机故障分类.实验结果表明:该方法可有效判定S700K转辙机故障类型,进而提高故障诊断精度和效率. 相似文献
17.
QIAO Gang ZHANG Xiao-ping ZHAO Xin 《船舶与海洋工程学报》2006,5(3):46-50
1 Introduction1 An acoustic vector sensor (AVS) simultaneously measures the acoustic pressure and the components of acoustic particle velocity which render the basis for developing new signal processing methods[1-2]. The higher processing gain can be obta… 相似文献
18.
ZHANG Lan-yue YANG De-sen 《船舶与海洋工程学报》2006,5(3):41-45
1 Introduction1 The Min-Norm(MN) algorithm was proposed by Kumaresan and Tufts[1] for estimating the DOA of targets applied at pressure sensor arrays. It has been proved that lower bias and higher resolution of DOA estimation using the MN algorithm is obt… 相似文献
19.
20.
为提高电动公交车电池SOC预测的精度,基于某电池监控云平台电池数据库中存储的以30 s为采样周期的稀疏采样的电池运行数据,对电动公交车电池SOC预测方法进行了研究。首先,介绍了稀疏采样数据源,分析了电动公交车动力电池的运行过程及其SOC变化的影响因素。选取了当前电池组的总电压、电流、电池模组温度均值及前一时刻SOC值作为预测变量,而选择当前电池组SOC作为输出变量,构建了训练数据集与测试数据集。然后,采用支持向量机(SVM)算法进行训练,并使用贝叶斯优化算法寻找SVM的最优超参数组合,提出了基于稀疏采样数据的电动公交车电池SOC单步预测方法。接着通过对训练数据集的再划分,进一步提出了基于稀疏采样数据的电动公交车SOC自主预测方法,摆脱了在SOC长期预测过程中对于BMS估计的真实SOC值的依赖。试验结果表明,SOC单步预测方法的最大绝对误差仅为1.82%,SOC自主预测方法的最大绝对误差也只有5.89%,都具有较高的预测精度。根据在不同运行路线和不同环境温度下的试验结果,SOC预测模型具有较高的鲁棒性。 相似文献