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基于GAPSO-SVM模型的行驶工况识别
被引量：
1
1
作者
孙晶
云
鲁东丽
+3 位作者
郭军
高
云
陈宇峰
向郑涛
《湖北汽车工业学院学报》
2022年第1期28-32,37,共6页
提出基于GAPSO-SVM模型的行驶工况识别算法,利用现有的标准工况数据,构建城市工况、郊区工况和高速工况数据库,提取样本特征参数后采用主成分分析法进行降维处理,再采用GAPSO-SVM模型识别行驶工况。将优化后的GAPSO-SVM模型与K-CV-SVM...
提出基于GAPSO-SVM模型的行驶工况识别算法,利用现有的标准工况数据,构建城市工况、郊区工况和高速工况数据库,提取样本特征参数后采用主成分分析法进行降维处理,再采用GAPSO-SVM模型识别行驶工况。将优化后的GAPSO-SVM模型与K-CV-SVM模型、PSO-SVM模型进行对比,结果表明:GAPSO-SVM模型识别准确率为84.38%,比K-CV法SVM模型、PSO-SVM模型识别准确率分别高出5.59%、2.63%。
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关键词
行驶工况识别
支持向量机
遗传粒子群算法
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职称材料
题名
基于GAPSO-SVM模型的行驶工况识别
被引量：
1
1
作者
孙晶
云
鲁东丽
郭军
高
云
陈宇峰
向郑涛
机构
湖北汽车工业学院电气与信息工程学院
浙江鸿程计算机系统有限公司
东风汽车动力零部件有限公司
出处
《湖北汽车工业学院学报》
2022年第1期28-32,37,共6页
基金
赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20180615)
湖北省中央引导地方科技发展专项(2018ZYYD007)。
文摘
提出基于GAPSO-SVM模型的行驶工况识别算法,利用现有的标准工况数据,构建城市工况、郊区工况和高速工况数据库,提取样本特征参数后采用主成分分析法进行降维处理,再采用GAPSO-SVM模型识别行驶工况。将优化后的GAPSO-SVM模型与K-CV-SVM模型、PSO-SVM模型进行对比,结果表明:GAPSO-SVM模型识别准确率为84.38%,比K-CV法SVM模型、PSO-SVM模型识别准确率分别高出5.59%、2.63%。
关键词
行驶工况识别
支持向量机
遗传粒子群算法
Keywords
driving cycle recognition
SVM
genetic algorithm for particle swarm optimization
分类号
U463.6 [机械工程—车辆工程]
TP183 [交通运输工程—载运工具运用工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GAPSO-SVM模型的行驶工况识别
孙晶
云
鲁东丽
郭军
高
云
陈宇峰
向郑涛
《湖北汽车工业学院学报》
2022
1
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参考文献
引证文献
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