基于SVM的浮动车行驶模式判断模型

• 作者: 吕卫锋 诸彤宇 郭胜敏
• 来源期刊: 北京航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 浮动车 采样区间 支持向量机 特征提取 隶属度矩阵
• 年，卷（期）: 2008,（8）
• 页码范围: 976-980
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4875字
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕卫锋	北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室	25	501	10.0	22.0
2	诸彤宇	北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室	13	164	5.0	12.0
3	郭胜敏	北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室	4	32	1.0	4.0