基于小波变换和LS-SVM的事件检测算法

根据高速公路有事件发生时交通流将产生突变这一原理,提出一种基于小波变换和最小二乘支持向量机的事件自动检测算法。首先用小波变换提取特征数据,然后用最小二乘支持向量机进行分类,仿真实验表明该算法具有检测时间短、检测率高和误报率低的优点,它为事件检测提供了一种切实可行的新思路。     

基于支持向量机的高速公路事件检测

提出用支持向量机分类方法研究高速公路事件检测问题。阐述了支持向量机分类算法,根据交通事件对交通流参数的影响规律选择了支持向量机的输入量,用高速公路管理处提供的样本数据进行了仿真研究。仿真实验表明,支持向量机事件检测算法具有检测准确率高、训练时间短、泛化能力好等优点,它为事件检测提供了一种切实可行的新思路。     

一种LS-SVM在线式短时交通流预测方法

针对最小二乘支持向量机用于短时交通流在线预测时存在的计算复杂性问题,结合短交通流观测数据的特点,提出了一种最小二乘支持向量机在线式短时交通流预测算法。通过改进最小二乘支持向量机模型结构风险形式,消除了模型中的偏置项,从而简化了在线学习过程中Lagrange乘子的求解过程,利用训练数据集滑动时间窗口的移动来控制新样本的加入和旧样本的移除,通过线性运算即可求得由训练样本集的更新而引起Lagrange乘子的变化量,进而完成预测模型的在线更新。仿真结果表明,相对于已有算法,所提算法在保证预测精度的条件下,具有更低的计算复杂度,能够将在线模型更新时间平均降低了约62.64%。     

一种实用的火电厂飞灰含碳量软测量建模方法

提出了同时利用自适应加权融合和最小二乘支持向量机建模的实用新方法。首先,给出了基于小波的自适应加权融合和最小二乘支持向量机算法;其次,将BP神经网络、最小二乘支持向量机和基于小波的自适应加权融合的最小二乘支持向量机算法进行建模精度比较;最后,采用真实火电厂飞灰含碳量数据进行模型验证与预测,仿真结果表明基于小波的自适应加权融合的最小二乘支持向量机算法具有较好的建模精度和实用性。     

改进引力搜索最小二乘支持向量机交通流预测

为了提高基于最小二乘支持向量机的交通流预测模型的精度,提出一种新的改进引力搜索算法（TCK-AGSA）对其进行参数寻优。首先,基于Tent映射改进Kbest函数,使算法具有跳出局部最优的机制;然后,引入全局最优引导策略,使粒子加速朝向最优解移动;接着,将进化度因子和聚合度因子引入速度更新权重系数,使算法具有较强的自适应能力。针对12个基准函数的仿真结果表明,TCK-AGSA的性能优于GSA及其改进算法。最后,建立基于TCK-AGSA寻优的最小二乘支持向量机模型,并选取2016年贵州省高速公路真实交通流数据进行预测实验,结果表明该模型具有更好的预测精度、鲁棒性和泛化能力。     

基于最小二乘支持向量机的混沌背景弱信号检测

将最小二乘支持向量机算法应用于混沌时间序列预测中,提出了一种基于最小二乘支持向量机的混沌背景弱信号检测算法。最小二乘支持向量机的训练过程遵循结构风险最小化原则,解决了传统机器学习的模型选择与过学习问题、局部极小问题等。仿真结果表明,本文算法在信混比达到-70 dB时,仍能检测混沌背景中微弱信号。     

基于最小二乘支持向量机的车牌字符特征分类研究

最小二乘支持向量机是一种新的有效的机器学习算法。论文介绍了最小二乘支持向量机模型,研究了最小二乘支持向量机算法和经典的多类分类算法,提取车牌字符的奇异值特征,将奇异值系数特征作为最小二乘支持向量机的输入进行训练和分类。实验采用 LS‐SVM 工具箱,得到了较好的结果。     

基于LS-SVM的小样本费用智能预测

最小二乘支持向量机引入最小二乘线性系统到支持向量机中,代替传统的支持向量机采用二次规划方法解决函数估计问题。该文推导了用于函数估计的最小二乘支持向量机算法,构建了基于最小二乘支持向量机的智能预测模型,并对机载电子设备费用预测进行了研究。结果表明最小二乘支持向量机具有比多元对数回归更高的小样本费用预测精度。     

基于粗糙集与改进LSSVM的入侵检测算法研究

提出了基于粗糙集和改进最小二乘支持向量机的入侵检测算法。算法利用粗糙集理论的可辨识矩阵对样本属性进行约简,减少样本维数;利用稀疏化算法对最小二乘支持向量机进行改进,使其既具备稀疏化特性又具备快速检测的特点,提高了数据样本分类的准确性。结合算法不仅充分发挥粗糙集对数据有效约简和支持向量机准确分类的优点,同时克服了粗糙集在噪声环境中泛化性较差,支持向量机识别有效数据和冗余数据的局限性。通过实验证明,基于粗糙集和改进最小二乘支持向量机的入侵检测算法的检测精度高,误报率和漏报率较低,检测时间短,验证了算法的实效性。     

一种新型的多元分类支持向量机

最小二乘支持向量机采用最小二乘线性系统代替传统的支持向量机采用二次规划方法解决模式识别问题。该文详细推理和分析了二元分类最小二乘支持向量机算法，构建了多元分类最小二乘支持向量机，并通过典型样本进行测试，结果表明采用多元分类最小二乘支持向量机进行模式识别是有效、可行的。     

基于概率神经网络的高速公路事件检测

针对高速公路事件检测这一非线性分类问题,提出一种基于概率神经网络的事件检测方法。阐述了概率神经网络的结构与训练算法,分析了事件对交通流的影响规律,并合理地选取了概率神经网络的输入量,用高速公路管理部门提供的样本数据进行了仿真研究。仿真实验表明,基于概率神经网络的事件检测方法具有学习速度快、泛化能力好、检测准确率高等优点,具有良好的应用前景。     

基于人工免疫分类器的高速公路事件检测

采用一种有限资源人工免疫分类器研究高速公路事件检测问题.阐述了人工免疫识别系统(AIRS)的算法,然后分析了高速公路事件对交通流的影响,并选取多个时刻的上游流量、上游占有率和下游流量、下游占有率作为AIRS的输入量,最后用高速公路管理部门提供的样本数据进行了仿真实验.实验结果表明,人工免疫分类器具有很快的学习速度和较高的分类精度,它为高速公路事件检测提供了一种切实可行的新途径.     

基于支持向量机的高速公路事件检测算法

针对高速公路事件检测算法的重要性,从高速公路交通流的特点出发,根据事件检测的基本原理,对基于支持向量机的高速公路事件检测算法进行研究。设计了2个实验,在每个实验中分别设计了基于线性不可分支持向量机（SVM）、高斯径向基核函数、双曲线正切核函数的事件检测算法,以此验证算法是否有效。利用林智仁教授的Libsvm工具箱参数优化模块对各实验的惩罚参数C和核参数进行优化选择。仿真结果表明：针对不同的实验,选择合适的SVM模型和核函数,可获得比California算法更好的性能指标。     

基于对向传播网络的交通事件检测算法

针对高速公路交通这个复杂的非线性系统,提出一种基于对向传播网络的交通事件检测算法。阐述了对向传播网络的结构和学习算法,给出了事件检测的依据,并合理地选择了网络的输入参数,用高速公路管理部门提供的样本数据进行了仿真研究。仿真结果表明,该事件检测算法具有学习速度快、泛化能力好、检测准确率高、平均检测时间短等优点,具有良好的应用前景。     

基于粗糙集和支持向量机的高速公路事件检测

针对目前高速公路事件检测算法存在的局限性,提出基于粗糙集理论和支持向量机的高速公路事件检测算法。在介绍粗糙集理论和支持向量机原理的基础上,给出了检测算法的实现方法,并用Matlab对多种算法进行了仿真和性能对比。仿真结果表明,基于粗糙集理论和支持向量机的事件检测算法具有检测准确率高,训练时间短,泛化能力好等优点,具有良好的应用前景。     

基于Adaboost集成RBF神经网络的高速公路事件检测

提出一种基于Adaboost集成RBF神经网络的高速公路事件检测方法。首先对高速公路事件检测原理进行分析,进行了相关的参数选择,确定了RBF神经网络的结构,然后采用改进的Adaboost方法集成RBF神经网络进行高速公路事件检测并给出了事件检测算法的步骤,最后进行了仿真实验,实验结果表明,该方法可以明显提高RBF神经网络性能（高检测率、低误报率）,且具有较强的泛化能力,适宜高速公路事件检测。     

A hybrid model of partial least squares and neural network for traffic incident detection

Development of a universal freeway incident detection algorithm is a task that remains unfulfilled and many promising approaches have been recently explored. The partial least squares (PLS) method and artificial neural network (NN) were found in previous studies to yield superior incident detection performance. In this article, a hybrid model which combines PLS and NN is developed to detect automatically traffic incident. A real traffic data set collected from motorways A12 in the Netherlands is presented to illustrate such an approach. Data cleansing has been introduced to preprocess traffic data sets to improve the data quality in order to increase the veracity and reliability of incident model. The detection performance is evaluated by the common criteria including detection rate, false alarm rate, mean time to detection, classification rate and the area under the curve (AUC) of the receiver operating characteristic. Computational results indicate that the hybrid approach is capable of increasing detection performance comparing to PLS, and simplifying the NN structure for incident detection. The hybrid model is a promising alternative to the usual PLS or NN for incident detection.     

基于Adaboost方法的高速公路事件检测

阐述Adaboost方法原理及算法,提出采用Adaboost方法结合神经网络算法进行高速公路事件检测,给出了基于Adaboost方法的事件检测算法。该算法可以明显提升神经网络算法性能,适合进行高速公路事件检测,仿真实验结果表明了该算法的有效性和可行性。