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621.
622.
交通方式换乘点识别长期以来是手机大数据交通调查领域的一大技术难点,既有研究大多通过设置出行时间、距离阈值进行识别,算法经验性强,普适性不佳,且易将起讫点、信号控制、交通拥堵等停留误识别为换乘停留。为此,提出了一种基于手机GPS定位数据的交通方式换乘点识别新方法:首先,构建模糊时空聚类算法识别个体运动-静止状态,算法同步实现了定位点时空密度双重聚类约束与聚类边界弹性需求,对个体运动状态识别效果更佳;其次,建立支持向量机模型进行交通方式换乘点识别,有效解决了起讫点、信号控制、交通拥堵等停留对换乘停留造成的干扰;最后,从出行链视角出发,提出了基于序列相似度算法的误差回溯自检与优化模型,能够有效修复换乘点漏识别与错误识别问题。此外,在成都市开展了大范围实测试验,由150名志愿者采集了近2 160 h得到的777.6万条数据被用于技术实证评估。试验结果表明:所述方法对交通方式换乘点平均识别准确率达89.3%,换乘时间平均识别误差控制在20 s以内;与既有空间聚类、小波分析算法相比,换乘点识别精度提升近10%,换乘时间误差最大可降低20 s以上,算法适用性与效果更佳。研究成果可为基于活动的交通需求模型演进提供数据支撑,为交通规划与管理部门决策提供技术支持。 相似文献
623.
为解决基坑变形预测精度低的问题,采用小波去噪分离基坑变形的趋势项及误差项序列,并利用多种优化的支持向量机对趋势项序列进行预测,采用混沌BP神经网络对误差项序列进行预测,将两者预测结果进行叠加即得到变形预测值,且可根据后期监测数据的更新,实时增加数据信息,达到跟踪预测的目的。经过3个实例检验,得出小波函数的去噪效果相对较优,且预测结果的相对误差均值均小于2%,验证了优化支持向量机-混沌BP神经网络模型的有效性,且该模型具有预测精度高、适用性强等优点,对掌握基坑变形的发展趋势及评价基坑的稳定性具有重要意义。 相似文献
625.
Performance decay of stern bearing based on lubrication numerical model and state parameters北大核心CSCD
[目的]为了实现对船舶艉轴承润滑状态的监测和评估,提出一种结合润滑性能衰变模型和支持向量机(SVM)算法的艉轴承润滑性能评估方法。[方法]针对船舶艉轴承润滑状态难以监测和识别的问题,建立轴承润滑衰变数值模型,并运用实验数据对该模型进行验证,研究载荷、粗糙度和半径间隙对润滑状态衰变机理的影响。基于SVM算法,构建润滑状态分类器,通过网格搜索算法优化超参数,利用不同润滑状态的数据集进行训练,最后实现对艉轴承润滑状态的评估。[结果]结果显示,随着外部载荷、粗糙度和半径间隙的增大,轴承润滑状态恶化的临界速度增大,动压润滑工作范围减小,混合润滑工作范围增大;由仿真数据集对润滑状态识别模型的验证表明,所提的润滑状态识别方法准确率达96.88%。[结论]所提方法能监测轴承的润滑性能特征,有效识别轴承的润滑状态。 相似文献
627.
628.
支持向量机(SVM)是一种解决小样本分类问题的最佳理论算法,它的核函数的参数选择非常重要,直接影响着故障诊断的准确率。本文将粒子群算法(PSO)用于支持向量机的参数优化,提出基于粒子群支持向量机的故障诊断模型,并将其运用于轨道电路中。通过对比MATLAB仿真结果得出:经过粒子群寻优得到的参数比随机选取的参数更优,所建立的PSO-SVM模型的故障诊断准确率高于普通的SVM模型。 相似文献
629.
630.
国际海事组织理事会在IMO总部召开了第104次会议,会议提出向世界海事大学(WMU)提供短期财政支持。世界海事大学校长与技术合作委员会对预计出现的2010—2011年预算不足表示担忧,此次财政资金短缺是由长期捐助者撤资造成的。 相似文献