北京航空航天大学学报
北京航空航天大學學報
북경항공항천대학학보
2008年
8期
976-980
,共5页
浮动车%采样区间%支持向量机%特征提取%隶属度矩阵
浮動車%採樣區間%支持嚮量機%特徵提取%隸屬度矩陣
부동차%채양구간%지지향량궤%특정제취%대속도구진
浮动车在低速情况下存在两种行驶模式,如不能对上述模式进行准确区分,将严重影响浮动车实时路况计算的精度和效率.研究和设计了一个基于支持向量机(SVM,Support Vector Machine)的浮动车行驶模式判断模型,并针对性地提出了一种简单的基于隶属度矩阵的特征评价和选择方法.实验表明通过上述方法选择的特征子集所训练的分类器在测试样本集上具有92.6%的分类准确性;经过行驶模式分析后,浮动车系统的准确性有显著提升.
浮動車在低速情況下存在兩種行駛模式,如不能對上述模式進行準確區分,將嚴重影響浮動車實時路況計算的精度和效率.研究和設計瞭一箇基于支持嚮量機(SVM,Support Vector Machine)的浮動車行駛模式判斷模型,併針對性地提齣瞭一種簡單的基于隸屬度矩陣的特徵評價和選擇方法.實驗錶明通過上述方法選擇的特徵子集所訓練的分類器在測試樣本集上具有92.6%的分類準確性;經過行駛模式分析後,浮動車繫統的準確性有顯著提升.
부동차재저속정황하존재량충행사모식,여불능대상술모식진행준학구분,장엄중영향부동차실시로황계산적정도화효솔.연구화설계료일개기우지지향량궤(SVM,Support Vector Machine)적부동차행사모식판단모형,병침대성지제출료일충간단적기우대속도구진적특정평개화선택방법.실험표명통과상술방법선택적특정자집소훈련적분류기재측시양본집상구유92.6%적분류준학성;경과행사모식분석후,부동차계통적준학성유현저제승.
