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《吉林大学学报(工学版)》 2009年S2期
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基于模糊支持向量机的城市道路交通状态分类

李清泉  高德荃  杨必胜  
【摘要】:运用模糊支持向量机方法进行城市道路交通状态分类,应用模糊隶属度处理了评价者的主观偏好表达和交通状态评价指标范围的不确定性问题;同时,通过集成支持向量机分类学习的能力修正了单纯模糊分类方法无法进行样本训练的局限,采用"一对一"方法进行交通状态多类分类。最后基于微观交通仿真数据,验证了模糊支持向量机方法在交通状态分类中能够减少样本数据噪声影响,提高分类训练学习的质量。

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【参考文献】
中国博士学位论文全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前8条
1 董升;山东省高速公路事件自动检测系统研究[D];吉林大学;2007年
2 唐金芝;数据融合技术在高速公路交通事件检测中的应用[D];吉林大学;2007年
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前5条
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中国硕士学位论文全文数据库 前3条
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【相似文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前7条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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2 尹宏华;面向对象的动态交通状态微观仿真实验[D];西北工业大学;2002年
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