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智能交通中的多核支持向量机与分类器集成方法研究

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智能交通中的多核支持向量机与分类器集成方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-20页
主要符号与英文缩略词对照表第20-22页
第一章 绪论第22-32页
  1.1 课题的背景和意义第22-23页
  1.2 智能交通系统概述第23-25页
  1.3 支持向量机概述第25-26页
  1.4 多核学习概述第26-27页
  1.5 分类器集成概述第27-28页
  1.6 本文的主要工作与创新第28-30页
  1.7 论文结构第30-32页
第二章 交通数据来源及其预处理第32-44页
  2.1 交通流参数的类型第32-33页
    2.1.1 流量第32页
    2.1.2 速度第32-33页
    2.1.3 密集度第33页
  2.2 交通流参数的检测设备第33-36页
    2.2.1 地感线圈检测器第34页
    2.2.2 视频交通检测器第34-35页
    2.2.3 激光交通检测器第35-36页
    2.2.4 微波雷达检测器第36页
    2.2.5 超声波检测器第36页
    2.2.6 红外检测器第36页
  2.3 实验数据来源第36-39页
    2.3.1 I-880数据库第37页
    2.3.2 Pe MS数据库第37-38页
    2.3.3 Shanghai EXPO数据库第38页
    2.3.4 Shanghai SCATS数据库第38-39页
    2.3.5 SVLD数据库第39页
  2.4 数据预处理第39-43页
    2.4.1 数据插值第41页
    2.4.2 噪声数据滤除第41-43页
  2.5 本章小结第43-44页
第三章 多核支持向量机及分类器集成第44-68页
  3.1 标准支持向量机第44-52页
    3.1.1 处理线性分类问题的情形第44-47页
    3.1.2 处理非线性分类问题的情形第47-52页
  3.2 标准支持向量机核函数及参数的选择第52-53页
  3.3 多核支持向量机第53-62页
    3.3.1 多核支持向量机问题的导出第53-54页
    3.3.2 多核支持向量机问题的求解第54-62页
  3.4 分类器集成方法第62-66页
    3.4.1 分类器集成的主要思想第62页
    3.4.2 独立分类器的训练第62-64页
    3.4.3 独立分类器输出的复合第64页
    3.4.4 标准支持向量机集成第64-65页
    3.4.5 多核支持向量机集成第65-66页
  3.5 本章小结第66-68页
第四章 多核支持向量机及分类器集成在交通事件检测中的应用第68-92页
  4.1 交通事件检测方法综述第68-69页
  4.2 交通事件检测问题与二元分类问题之间的关系第69-70页
  4.3 本文中比较的交通事件检测算法第70页
  4.4 交通事件检测算法的性能评价准则第70-72页
    4.4.1 检测率第71页
    4.4.2 错误报警率第71页
    4.4.3 平均检测时间第71页
    4.4.4 分类正确率第71页
    4.4.5 AUC第71-72页
    4.4.6 性能指数第72页
  4.5 实验与算法的性能比较第72-89页
    4.5.1 实验中的符号和参数第72-73页
    4.5.2 实验的基本步骤第73-74页
    4.5.3 在高速道路交通事件检测中的应用第74-77页
    4.5.4 在市区道路交通事件检测中的应用第77-82页
    4.5.5 交通事件检测算法的鲁棒性测试第82-89页
  4.6 本章小结第89-92页
第五章 多核支持向量回归机及其在交通流速度估计中的应用第92-118页
  5.1 标准支持向量回归机第92-98页
    5.1.1 处理线性回归问题的情形第92-96页
    5.1.2 处理非线性回归问题的情形第96-98页
  5.2 多核支持向量回归机第98-100页
  5.3 交通流速度估计问题的提出及研究现状第100-101页
  5.4 本文中比较的交通流速度估计算法第101-103页
    5.4.1 基于多项式拟合的交通流速度估计第101-102页
    5.4.2 基于BP神经网络的交通流速度估计第102-103页
    5.4.3 基于支持向量回归机的交通流速度估计第103页
    5.4.4 基于多核支持向量回归机的交通流速度估计第103页
  5.5 速度估计算法的评价准则第103-104页
    5.5.1 平均绝对误差第104页
    5.5.2 平均绝对百分比误差第104页
    5.5.3 均方根误差第104页
  5.6 交通流速度估计实验与算法性能的比较第104-109页
    5.6.1 实验的基本步骤第105页
    5.6.2 Shanghai SCATS数据库上的实验第105页
    5.6.3 I-880数据库上的实验第105-107页
    5.6.4 Shanghai EXPO数据库上的实验第107页
    5.6.5 实验结果分析及算法性能的比较第107-109页
  5.7 基于交通流速度估计的城市路网动态区域交通指数挖掘第109-114页
    5.7.1 交通指数的定义及其重要性第109-110页
    5.7.2 速度估计与交通指数的关系第110页
    5.7.3 城市路网区域的动态划分第110-111页
    5.7.4 交通指数的计算第111-113页
    5.7.5 交通指数的可视化第113-114页
  5.8 本章小结第114-118页
第六章 加权多类支持向量机集成及其在车辆标志识别中的应用第118-150页
  6.1 多类支持向量机第118-119页
    6.1.1 两类支持向量机第118-119页
    6.1.2 由两类支持向量机拓展到多类支持向量机第119页
  6.2 加权多类支持向量机集成第119-120页
  6.3 一种基于轮廓尖锐度的图像全局特征提取方法第120-136页
    6.3.1 轮廓尖锐度的定义第120-123页
    6.3.2 基于轮廓尖锐度的自适应角点检测方法第123-129页
    6.3.3 基于轮廓尖锐度的自适应角点检测实验第129-134页
    6.3.4 角点检测算法小结第134-135页
    6.3.5 基于轮廓尖锐度直方图的图像全局特征提取方法第135-136页
  6.4 车辆标志识别的常用方法第136-141页
  6.5 本文中比较的车辆标志识别方法第141页
  6.6 实验与算法性能的比较第141-148页
    6.6.1 数据描述第142页
    6.6.2 实验步骤第142-144页
    6.6.3 实验结果第144-145页
    6.6.4 讨论第145-148页
  6.7 本章小结第148-150页
第七章 结论与展望第150-154页
  7.1 论文工作总结第150-152页
  7.2 研究展望第152-154页
参考文献第154-166页
致谢第166-168页
攻读博士学位期间发表的学术论文第168-169页

本篇论文共169页,点击这进入下载页面
 
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