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基于SVM的数据层多源ITS数据融合方法初探
被引量:
4
1
作者
赵娜乐
于雷
+1 位作者
耿彦斌
陈旭梅
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
2007年第2期32-38,共7页
在阐明ITS数据融合的意义及层次性的基础上,分析了数据层多源ITS数据融合及支持向量机的特点,根据支持向量机(SVM)的原理设计了利用支持向量机进行多源ITS数据融合的思路,并从支持向量机训练、训练结果评价以及支持向量机测试三个方面...
在阐明ITS数据融合的意义及层次性的基础上,分析了数据层多源ITS数据融合及支持向量机的特点,根据支持向量机(SVM)的原理设计了利用支持向量机进行多源ITS数据融合的思路,并从支持向量机训练、训练结果评价以及支持向量机测试三个方面提出了该思路的实现步骤.在对日本阪神公路上入的二源交通流数据进行支持向量机融合后,比较融合前后的数据,证明所提出的基于支持向量机技术的数据层多源ITS数据融合方法能够有效地进行数据质量控制,提高数据的精确度.
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关键词
支持向量机(SVM)
数据
层
多源its数据
数据
融合
下载PDF
职称材料
题名
基于SVM的数据层多源ITS数据融合方法初探
被引量:
4
1
作者
赵娜乐
于雷
耿彦斌
陈旭梅
机构
北京交通大学交通运输学院
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
2007年第2期32-38,共7页
文摘
在阐明ITS数据融合的意义及层次性的基础上,分析了数据层多源ITS数据融合及支持向量机的特点,根据支持向量机(SVM)的原理设计了利用支持向量机进行多源ITS数据融合的思路,并从支持向量机训练、训练结果评价以及支持向量机测试三个方面提出了该思路的实现步骤.在对日本阪神公路上入的二源交通流数据进行支持向量机融合后,比较融合前后的数据,证明所提出的基于支持向量机技术的数据层多源ITS数据融合方法能够有效地进行数据质量控制,提高数据的精确度.
关键词
支持向量机(SVM)
数据
层
多源its数据
数据
融合
Keywords
support vector machine(SVM)
data layer
multi-source ITS data
data fusion
分类号
U41 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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作者
出处
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1
基于SVM的数据层多源ITS数据融合方法初探
赵娜乐
于雷
耿彦斌
陈旭梅
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
2007
4
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