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基于扩样技术和地理加权泊松回归模型的交通量估计
被引量：
2
1
作者
荆毅
林航飞
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期1016-1022,共7页
提出了扩样和地理加权泊松回归(GWPR)相结合的方法来估计有限观测值下的路网流量。首先,采用基于空间相似性的扩样方法对不平衡的观测流量进行纠正;然后,考虑道路几何特征和建成环境等因素的影响,采用地理加权泊松模型估计车道的小时交...
提出了扩样和地理加权泊松回归(GWPR)相结合的方法来估计有限观测值下的路网流量。首先,采用基于空间相似性的扩样方法对不平衡的观测流量进行纠正;然后,考虑道路几何特征和建成环境等因素的影响,采用地理加权泊松模型估计车道的小时交通量。结果表明,与传统线性回归模型和原始样本下的地理加权泊松模型相比,组合模型具有最佳的估计性能。此外,自变量与交通量关系的局部空间异质性也得到了很好的捕捉。
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关键词
交通流量估计
不
均匀
样本
地理加权泊松回归
扩样
悉尼协调自适应交通系统(SCATS)
下载PDF
职称材料
面向不均匀飞机舱音信号样本的模糊支持向量机识别方法
被引量：
1
2
作者
杨琳
王从庆
姜龙生
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期544-553,共10页
针对驾驶舱话音记录器(CVR)中记录的舱音背景信息多而复杂、频率范围宽、非平稳等特点,通过对15种舱音信息进行傅里叶变换和小波包变换,依次提取其Mel倒谱系数(MFCC)和小波包分解系数(WPC),利用距离可分性判据对MFCC和WPC信息进行压缩融...
针对驾驶舱话音记录器(CVR)中记录的舱音背景信息多而复杂、频率范围宽、非平稳等特点,通过对15种舱音信息进行傅里叶变换和小波包变换,依次提取其Mel倒谱系数(MFCC)和小波包分解系数(WPC),利用距离可分性判据对MFCC和WPC信息进行压缩融合,得到舱音信息特征向量。设计了面向不均衡样本的模糊支持向量机(FSVM),分别计算每种类别样本及其内每种舱音信息的2个隶属度,然后利用FSVM对舱音信号进行分类识别,解决了CVR信号含噪奇异样本和数目不均衡样本时识别性能较差的缺点,实验表明该方法明显优于常规支持向量机(SVM)和FSVM,分类识别率达到98.33%。
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关键词
驾驶舱话音记录器
非话语背景声音信号
特征提取
不
均匀
舱音
样本
模糊支持向量机
原文传递
题名
基于扩样技术和地理加权泊松回归模型的交通量估计
被引量：
2
1
作者
荆毅
林航飞
机构
同济大学道路与交通工程教育部重点实验室
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期1016-1022,共7页
基金
国家自然科学基金(71734004)。
文摘
提出了扩样和地理加权泊松回归(GWPR)相结合的方法来估计有限观测值下的路网流量。首先,采用基于空间相似性的扩样方法对不平衡的观测流量进行纠正;然后,考虑道路几何特征和建成环境等因素的影响,采用地理加权泊松模型估计车道的小时交通量。结果表明,与传统线性回归模型和原始样本下的地理加权泊松模型相比,组合模型具有最佳的估计性能。此外,自变量与交通量关系的局部空间异质性也得到了很好的捕捉。
关键词
交通流量估计
不
均匀
样本
地理加权泊松回归
扩样
悉尼协调自适应交通系统(SCATS)
Keywords
traffic volume estimation
imbalanced sample
geographically weighted Poisson regression(GWPR)
sampling expansion
Sydney coordinated adaptive traffic system(SCATS)
分类号
U491.2 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
下载PDF
职称材料
题名
面向不均匀飞机舱音信号样本的模糊支持向量机识别方法
被引量：
1
2
作者
杨琳
王从庆
姜龙生
机构
中国民航科学技术研究院
南京航空航天大学自动化学院
出处
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期544-553,共10页
基金
国家自然科学基金(60776819)~~
文摘
针对驾驶舱话音记录器(CVR)中记录的舱音背景信息多而复杂、频率范围宽、非平稳等特点,通过对15种舱音信息进行傅里叶变换和小波包变换,依次提取其Mel倒谱系数(MFCC)和小波包分解系数(WPC),利用距离可分性判据对MFCC和WPC信息进行压缩融合,得到舱音信息特征向量。设计了面向不均衡样本的模糊支持向量机(FSVM),分别计算每种类别样本及其内每种舱音信息的2个隶属度,然后利用FSVM对舱音信号进行分类识别,解决了CVR信号含噪奇异样本和数目不均衡样本时识别性能较差的缺点,实验表明该方法明显优于常规支持向量机(SVM)和FSVM,分类识别率达到98.33%。
关键词
驾驶舱话音记录器
非话语背景声音信号
特征提取
不
均匀
舱音
样本
模糊支持向量机
Keywords
cockpit voice recorder
non-voice acoustic signal
feature extraction
imbalanced sample
fuzzy support vector machine
分类号
V248.2 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TP391.42 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于扩样技术和地理加权泊松回归模型的交通量估计
荆毅
林航飞
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
2
下载PDF
职称材料
2
面向不均匀飞机舱音信号样本的模糊支持向量机识别方法
杨琳
王从庆
姜龙生
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
1
原文传递
已选择
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