简介:为了提高交通需求预测精度,综合考虑居民出行行为在时间维度上的分布,采用支持向量机、径向基神经网络和多项logit三种方法,基于居民活动目的,建立了出行链模式识别模型,并利用敏感性分析方法研究了解释因素对出行链模式选择的影响和对模型性能的贡献程度.结果显示:支持向量机模型在总体准确度和分类准确度上均优于其他2种方法,体现了支持向量机在小样本下的识别性能优势;证明了支持向量机能够较准确地反映多分类因素对于出行链模式选择行为的影响程度;因素对于不同出行链模式识别精度的贡献度差异表明了细化出行链模式及探索各个模式特有影响因素的重要性.支持向量机技术在交通需求预测建模及影响因素分析方面均具有实践意义.
简介:定义了区间直觉模糊集相似度的概念,并且基于Hamming距离、标准化的Hamming距离、加权的HammingEuclidean距离、Euclidean距离、标准化的Euclidean距离、加权的Euclidean距离等,定义了一些区间直觉模糊集距离测度.然后,通过把Hamming距离和Euclidean距离以及它们的加权形式与Hausdorff度量相结合,给出了2种组合的区间直觉模糊集距离测度,即基于Hausdorff度量的加权Hamming距离和基于Hausdorff度量的加权Euclidean距离,并且研究了它们的性质.最后,基于上述距离测度,给出了区间直觉模糊集相似性测度,并且把它们应用于模式识别领域.
简介:研究了基于认知评估原理的多维耳语音情感识别.首先,比较了耳语音情感数据库和数据采集方法,研究了耳语音情感表达的特点,特别是基本情感的表达特点.其次,分析了耳语音的情感特征,并通过近年来的文献总结相关阶特征在效价维和唤醒维上的特征.研究了效价维和唤醒维在区分耳语音情感中的作用.最后,研究情感识别算法和应用耳语音情感识别的高斯混合模型.认知能力的评估也融入到情感识别过程中,从而对耳语音情感识别的结果进行纠错.基于认知分数,可以提高情感识别的结果.实验结果表明,耳语音信号中共振峰特征与唤醒维度不显著相关,而短期能量特征与情感变化在唤醒维度相关.结合认知分数可以提高语音情感识别的结果。