支持向量机对交通流量的预测模型

针对目前交通量预测中所广泛采用的基于经验风险最小化的BP网络易于陷入局部最优解等缺点,介绍了一种新的预测方法——基于结构风险最小化的SVMR交通量预测模型,经实践证明能够较好地解决道路交通量预测问题。     

基于Adaptive Lasso与RF的航班运行风险预测改进研究

为了解决航班运行风险高维数组运算过于复杂的问题,同时为防止模型过度拟合影响预测精度,基于中国民航局发布的风险评估体系,以某航450组真实航班数据为标准样本,首先使用自适应套索算法（Adaptive Lasso）进行降维,从63项风险自变量中筛选出15项独立变量;然后,使用随机森林算法(Random Forest,RF)进行防过拟合处理,结果显示当使用重要度排序前12项变量拟合时,结果误差达到最小值,即得到最终预测指标;最后,构建Adaptive Lasso和RF的二阶段混合模型,同时选取主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、径向基函数(Radial Basis Function,RBF)网络、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)3种对比方法,使用十折交叉验证精度.结果表明：Adaptive Lasso方法在筛选掉48项指标后,结果精度未见下降;经RF处理后4种方法评估精度均大于未处理前;Adaptive Lasso-RF混合模型的预测准确率和稳定性均优于PCA、RBF神经网络和SVM等方法.综上说明混合模型实现了有效降维和防过拟合,可大幅提升预测精度,用于解决航班风险预测问题可行并有效.     

模糊支持向量机在船舶发电机故障诊断中的优化应用

对以往提出方法的优点进行总结,在故障诊断中对模糊支持向量机进行优化应用,提出一种优化诊断方法。基于模糊支持向量机进行发电机故障分类,构建模糊故障分类模型。利用故障仿真模型获取各种发电机故障的对应电流信号,将电流信号中的特征量设为模型的四维输入向量。根据模糊故障分类模型的分类结果和船舶发电机历史运行数据,建立故障诊断融合识别框架。根据建立的故障诊断融合识别框架,将故障诊断过程分为4个步骤进行船舶发电机的实际故障诊断。对模糊支持向量机的优化应用进行实例研究,测试结果证明其优化应用实现了有效的故障诊断,验证了设计方法的有效性。     

城市轨道交通客流增长滞后性与预测方法研究

城市轨道交通客流是确定城市轨道交通建设规模及投资决策的主要依据,然而客流增长速度并不与城市轨道交通建设同步.考虑到城市轨道交通客流增长的滞后性,利用上海城市轨道交通1996-2010年客流与建设数据,基于协整理论建立了向量自回归模型进行城市轨道交通客流预测.研究结果表明:城市轨道交通客流与城市轨道交通网络长度以及连接度存在协整关系;在城市轨道交通建设初期,客流增长对于网络长度具有显著滞后性,随着城市轨道交通系统的完善客流滞后性减弱;2011年上海城市轨道客流预测误差为9.3％.     

深圳地铁三号线GPS平面控制网建立及精度分析

本文全面介绍了深圳地铁三号线GPS平面控制网的布设方案，包括GPS控制网技术设计、外业观测、基线向量解算、控制网平差及精度分析和已知点可靠性检验等。同时对地铁GPS平面控制网建立的有关问题提出一些建议。     

基于单参数自调节RM-GO-LSVR的船舶操纵灰箱辨识建模

为实现舵角小、试验数据少条件下船舶操纵辨识建模, 提出了一种船舶操纵运动灰箱模型; 搜集水动力系数已知的船舶运动数学模型作为备选参考模型(RM), 计算被辨识船舶与备选RM的相关系数, 并以此筛选合适的RM; 运用相似准则将观测数据映射到RM的输入值域, 建立被辨识船舶与RM的运动关联, 获得了RM的加速度项, 并使用线性支持向量回归(LSVR)机补偿被辨识船舶和RM加速度项间的误差; 分析了机理模型, 设计了合适的LSVR输入项, 使用全局优化(GO)算法自动调节了LSVR的不敏感边界参数; 基于自航模试验数据训练了灰箱模型, 并与约束模试验(CMT)结果和计算流体力学结果比较, 验证了灰箱模型的泛化能力和预报精度。研究结果表明: 在20°船艏向、20°舵角Z形试验预报中, 灰箱模型所得第一超越角精度至少比CMT、虚拟约束模试验(VCMT)和RM方法所得结果高1°, 灰箱模型所得第二超越角精度至少比CMT和VCMT所得结果高0.4°; 在35°舵角旋回试验预报中, 灰箱模型所得进距精度至少比CMT、VCMT、数值循环水槽试验(NCWCT)和RM方法所得结果高1%, 灰箱模型所得战术直径精度比CMT所得结果低4%, 比NCWCT所得结果高10%;RM方法有助于灰箱辨识建模, GO算法能够优化LSVR的不敏感边界参数, 建立的单参数自调节灰箱辩识建模方法能够实现小舵角、少数试验条件下的船舶操纵辨识建模。      

融合式空间塔式算子和HIK-SVM的交通标志识别研究

在交通标志识别问题上,提出了一种基于融合式的空间塔式算子和直方图交叉核支持向量机(HIK-SVM)的分类方法.在该方法中,通过提取图像的灰度塔式词袋直方图(Gray-PHOW)特征、颜色塔式词袋直方图(Color-PHOW)特征和塔式边缘方向梯度直方图(PHOG)特征来对交通标志的外观、颜色和轮廓信息进行描述.通过提取空间塔式直方图特征,能很好地对图像各种特征的空间分布状况进行描述.提取到图像的外观、颜色、轮廓和特征的空间分布信息后,对其进行融合,最后得到的融合式的空间塔式特征具有很强的鲁棒性.将该融合式特征送入HIK-SVM进行训练和分类,取得了极其高的识别效果.     

我国高铁快运潜在市场规模预测

对我国高铁快运的潜在市场规模预测,有利于优化高铁快运服务质量,支撑高铁快运服务产品开发。以快递量作为潜在转移对象,建立向量自回归模型进行快递量预测;考虑运输安全性、便捷性、经济型、可靠性和时效性等影响因素,构建logit分担率模型进行分担率预测,得到了高铁快运市场可分担率及2020-2025年的潜在市场规模。结果表明,高铁快运市场潜在规模远大于实际市场情况,通过提高寄件服务便捷性,缩减前置等待时间,优化两端作业时间,将有利于提高高铁快运市场占有率。     

舰船批量建造费用的组合预测应用研究

研究了舰船批量建造费用的组合预测问题.首先依据舰船批量建造费用的变化特点,采用生长曲线法、数据平滑法、灰色分析法对费用进行预测,然后运用支持向量机的回归算法对3种预测方法的预测值进行有机组合,建立了舰船批量建造费用的组合预测模型,最后利用样本数据分析了一个参数变化对预测性能的影响,给出了支持向量机参数选择的依据.仿真结果表明,该模型能明显提高系统预测的精度和稳定性,可用于舰船批量建造费用的预测和估算,具有较大的实用价值.     

基于最小二乘支持向量机的船舶水下焊接质量在线监测

以径向基函数(radial basis function,RBF)为核函数,将最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LSSVM)预测模型应用于船舶水下焊接质量在线监测.提出了一种自适应优化方法确定该模型中的可调超参数和核宽度参数,并建立了实时显示和报警系统.实验结果表明,该方法预测误差较小,建模耗时少,适合于船舶水下焊接质量在线监测.