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摘要:
为了提高支持向量机算法应用在行驶工况识别上的准确率,提出一种基于遗传算法优化策略.基于主成分分析理论对实车采集的4种典型城市工况载荷谱数据提取特征参数,并以此作为识别模型的输入参数,然后通过网格搜索法确定参数寻优空间,再由遗传算法在此范围内精确寻优.仿真试验结果显示,运用这种基于遗传算法优化支持向量机建立的识别模型分类识别精确度比之前提高了3.44%.
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文献信息
篇名 基于遗传算法和支持向量机的汽车行驶工况识别
来源期刊 车用发动机 学科
关键词 行驶工况 识别 遗传算法 支持向量机 参数优化
年,卷(期) 2021,(2) 所属期刊栏目 设计计算|Design Calculation
研究方向 页码范围 13-17
页数 5页 分类号 TP181
字数 语种 中文
DOI 10.3969/ji.ssn.1001-2222.2021.02.002
五维指标
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研究主题发展历程
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支持向量机
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研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
车用发动机
双月刊
1001-2222
14-1141/TH
大16开
天津市北辰区永进道96号中国北方发动机研究所《车用发动机》编辑部 
22-53
1978
chi
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