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《河北工业大学》 2010年
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多信息融合模式分类方法研究及在公交客流识别系统中的应用

朱方  
【摘要】:客流数据是整个公交企业管理业务的基础,快速、准确地采集车辆的客流信息为科学合理地安排调度车辆、优化公交线路等智能管理提供了最基本的依据,还可以全面如实地反映公交车辆的实际载客人数,方便与钱箱收入之间的核对。本文介绍了目前比较普遍的客流识别方法,并总结了优缺点,提出将多信息融合技术运用到客流识别中来。在信息科学技术领域中,多源信息融合是一个有广泛应用背景及重要理论意义的研究课题。常用的信息融合算法有加权法、Bayes法、证据组合理论、模糊逻辑、神经网络等。这些方法大多依赖于先验知识,从而造成在小样本、高维空间情况下出现模式识别效果不佳的问题。为了解决这个问题本文将支持向量机引入到多信息融合模式分类中来,并对于支持向量机算法进行了研究。根据客流识别的实际问题对于支持向量机的训练算法与快速分类算法进行了改进。最终将多信息融合技术引入到客流识别领域中,构建了基于支持向量机的多信息融合模型,应用嵌入式技术设计并实现了多功能信息采集车载终端。 首先针对于支持向量机在实际训练中由于学习样本集很大且具有类内混杂孤立点数据,引发的学习速度过慢、存储需求量大、泛化能力降低等问题,本文根据点集理论提出了一种新的支持向量机大规模训练样本集缩减策略(SVM-LSTSRS)。该策略运用模糊聚类方法去除类内孤立点并提取出潜在支持向量,从而有效的避免孤立点数据所造成的过学习现象,提高SVM学习机器的泛化性能,并且大大减少训练样本集的规模,在不降低分类精度的前提下提高训练速度。最终通过实验验证了该方法的有效性和可行性。 其次针对支持向量机(SVM)分类速度取决于支持向量数目的应用瓶颈,提出一种SVM快速分类算法。通过引入支持向量在特征空间的相似性度量,构建特征空间中的最小支撑树,在此基础上将支持向量按相似性最大进行分组,依次在每组中找到决定因子和调整因子,用两者的线性组合拟合一组支持向量在特征空间的加权和,从而减少支持向量的数量,提高支持向量机的分类速度。实验结果证明,该方法能以很小的分类精度损失换取较大的分类时间缩减,满足支持向量机实时分类的要求。 最终通过大量实验对人体上下台阶时的压力变化规律进行了研究。提出在单人情况下,可以应用压力数据的特征进行模式分类的方法。针对于双人情况,加入时序信息,提出应用多信息融合的模式分类方法,建立了应用于客流识别的多信息融合模型,并构造了模式分类系统。通过实验表验证了系统的可行性。根据公交行业的现实需求,本文设计并实现了嵌入式客流信息采集车载终端。
【学位授予单位】:河北工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP202;TP274.2

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 史其信;GPS技术在智能交通系统中的应用[J];中国安防产品信息;2004年03期
2 于海滨;刘济林;;基于区域视差提取的视觉客流统计方法[J];传感技术学报;2007年07期
3 朱晓宏 ,丁卫东 ,孙泰屹;公交客流信息采集技术研究[J];城市车辆;2005年01期
4 刘贤腾;沈青;朱丽;;大城市交通供需矛盾及发展对策——以南京为例[J];城市规划;2009年01期
5 殷小寰;於昌荣;;南通市公共交通建设的现状分析与对策研究[J];城市公共交通;2008年10期
6 王晓,魏志强,周利江,孔晓霞;基于脚印方向识别的客流检测与监控系统[J];城市交通;2005年03期
7 张雨,温熙森;设备故障信息融合问题的思考[J];长沙交通学院学报;1999年02期
8 秦玉平;王秀坤;;一种改进的快速支持向量机分类算法研究[J];大连理工大学学报;2007年02期
9 孔庆臣;张广兰;刘忠艳;;μC/OS-Ⅱ的多任务系统在SOPC中的硬件实现[J];单片机与嵌入式系统应用;2010年04期
10 栾文波;王栋;;基于客流变化的行车组织分析[J];都市快轨交通;2010年01期
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 易正俊;多源信息智能融合算法[D];重庆大学;2002年
2 曾志强;支持向量分类机的训练与简化算法研究[D];浙江大学;2007年
3 罗瑜;支持向量机在机器学习中的应用研究[D];西南交通大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前7条
1 黄昊;基于GPS的车载信息系统终端的研究与开发[D];首都师范大学;2006年
2 田帅;车载信息系统的研究[D];大连海事大学;2007年
3 郭亚琴;分类器设计及组合技术研究[D];扬州大学;2007年
4 黄袁斌;基于GIS的车辆导航与监控系统软件研究与实现[D];南京航空航天大学;2007年
5 张庆全;基于GPS/GIS车辆监控系统的设计与实现[D];哈尔滨理工大学;2007年
6 张永利;基于支持向量机的信息融合技术研究及应用[D];西安科技大学;2008年
7 温海松;车载信息平台的研究[D];重庆大学;2008年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 徐文婷;李承鹏;;基于自适应遗传算法的离散化方法[J];合肥师范学院学报;2011年03期
2 陈东;;基于冗余CAN总线的分布式控制系统的研究与设计[J];安防科技;2008年03期
3 申红明;赵芙生;;基于LPC2138的嵌入式家庭智能监控系统[J];安防科技;2008年05期
4 谢东;温阳东;毕锐;周松林;;一种嵌入式远程监控系统的设计[J];安防科技;2008年05期
5 王莉莉;吕芳;;基于ARM的汽车防盗报警系统设计[J];安防科技;2008年06期
6 陈克力;;基于ARM的GSM远程监控系统[J];安防科技;2008年09期
7 吕兆磊;;基于ARM9的智能小区嵌入式门禁控制系统的分析和设计[J];安防科技;2009年01期
8 刘步中;张曦煌;王庆磊;;基于嵌入式Linux的视频监控系统的设计[J];安防科技;2009年06期
9 韩国华;杜永贵;;基于ARM7的远程视频监控系统[J];安防科技;2009年11期
10 杨里;唐伦;陈前斌;;基于TD-SCDMA移动视频监控系统的反向控制[J];安防科技;2009年12期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 杨为民;李龙澍;;基于GIT的信息融合在农业信息中的应用[A];2005年“数字安徽”博士科技论坛论文集[C];2005年
2 危前进;董荣胜;孟瑜;崔更申;;基于粗糙集的机械装配知识发现方法[A];广西计算机学会25周年纪念会暨2011年学术年会论文集[C];2011年
3 张晓红;丁香乾;李金倩;张维;;ASP协同嵌入式终端的管理系统设计实现[A];2007年全国第十一届企业信息化与工业工程学术会议论文集[C];2007年
4 ;Fuzziness in Covering Generalized Rough Sets[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 李雄;党生;;基于Rough集理论的战场侦察情报处理[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 张佑春;王平;张公永;;基于D-S证据理论和神经网络的信息融合方法及应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
7 杜奕;迟毅林;伍星;;信息融合在设备监测和故障诊断中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
8 刘建邦;赖旭芝;吴敏;陈鑫;;嵌入式遥操作机器人系统设计[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
9 陈楚湘;沈建京;陈冰;尚长兴;王运成;;运用粗糙集理论建立中老年肺炎中医症候诊断标准[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
10 龚锦红;杨辉;衷路生;;稀土萃取分离过程的Rough集案例推理方法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 夏全喜;车载组合导航系统关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 孟凡彬;基于随机集理论的多目标跟踪技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 汤春瑞;水下目标声图像多分辨率分析及识别研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 姜延吉;多传感器数据融合关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
7 蒋鼎国;无线传感器网络农业信息监控系统设计与数据融合研究[D];江南大学;2010年
8 刘美;WSN多目标跟踪节点任务分配及跟踪算法研究[D];华南理工大学;2010年
9 李先锋;基于特征优化和多特征融合的杂草识别方法研究[D];江苏大学;2010年
10 罗石;线控转向系统主动安全预测控制策略的研究[D];江苏大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王立飞;基于ARM的三相交流异步电动机调速系统研究[D];华中农业大学;2010年
2 展慧;基于多源信息融合技术的板栗分级检测方法研究[D];华中农业大学;2010年
3 张良清;基于嵌入式技术的高精度程控直流电源的研究[D];安徽工程大学;2010年
4 何慧娟;基于多传感器的移动机器人障碍物检测与定位研究[D];安徽工程大学;2010年
5 唐宇翔;嵌入式Internet网络的实时性研究[D];南昌航空大学;2010年
6 谌业滨;无线传感器网络自身健康状态融合机制研究[D];南昌航空大学;2010年
7 张磊;基于ARM的矿用监测分站[D];山东科技大学;2010年
8 李臻;城市公交车辆智能调度优化研究[D];山东科技大学;2010年
9 张维;基于ARM7的配电变电所和开闭所RTU研究[D];山东科技大学;2010年
10 焉杰;多传感器时滞系统信息融合及其仿真[D];山东科技大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 朱克强,贺力群;大规模简单界约束的凸二次规划新算法[J];北方交通大学学报;1998年03期
2 刘慧,宋磊;基于CAN总线的客车后置发动机数据采集显示系统[J];车辆与动力技术;2002年01期
3 赵小平,刘文龙,陈恒美;GPS/GSM车辆定位跟踪系统中电子地图配准问题[J];北京测绘;2003年03期
4 皮文凯,刘宏,查红彬;基于自适应背景模型的全方位视觉人体运动检测[J];北京大学学报(自然科学版);2004年03期
5 彭飞,柳重堪,张其善;基于代价函数的组合导航系统地图匹配算法[J];北京航空航天大学学报;2002年03期
6 原仓周,柳重堪,张其善;大规模车辆监控通信服务器的设计与实现[J];北京航空航天大学学报;2004年03期
7 周培德,付梦印;地图匹配的新算法[J];北京理工大学学报;2004年03期
8 杜鹏,傅梦印,张鸿业,王美玲;GPS定位误差分析与建模[J];北京理工大学学报;1998年04期
9 徐中明,贺岩松;国外智能交通系统研究动向[J];汽车工业研究;2001年01期
10 吴成东,刘宗富;多传感器数据最优融合[J];传感器技术;1994年03期
中国博士学位论文全文数据库 前7条
1 夏建涛;基于机器学习的高维多光谱数据分类[D];西北工业大学;2002年
2 吴涛;核函数的性质、方法及其在障碍检测中的应用[D];中国人民解放军国防科学技术大学;2003年
3 马荣国;城市公共交通系统发展问题研究[D];长安大学;2003年
4 张翔;支持向量机及其在医学图像分割中的应用[D];华中科技大学;2004年
5 山世光;人脸识别中若干关键问题的研究[D];中国科学院研究生院(计算技术研究所);2004年
6 刘青山;人脸跟踪与识别的研究[D];中国科学院研究生院(自动化研究所);2003年
7 姜静清;最小二乘支持向量机算法及应用研究[D];吉林大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王绍增;发动机台架试验计算机测控系统的研究[D];东北林业大学;2001年
2 马文驷;多分类器融合模式识别方法研究[D];西安电子科技大学;2002年
3 潘翔;基于多分类器集成的模式识别研究[D];浙江工业大学;2002年
4 畅小江;自主式导航系统(Navi-Star2001)的设计与实现[D];大连理工大学;2002年
5 蒋启强;基于神经网络模糊分类器设计研究[D];福州大学;2003年
6 董云杰;支持向量机及其在模式识别中应用的研究[D];兰州理工大学;2003年
7 姚新春;多传感器集成定位技术在汽车导航中的应用[D];武汉大学;2004年
8 陈财明;基于TMS320C5402的客流统计系统的设计与实现[D];浙江大学;2005年
9 党超;我国污水处理行业建设与运营模式探讨[D];西南财经大学;2005年
10 叶玲平;污水处理过程建模与控制[D];浙江工业大学;2005年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 黎湘,庄钊文,郭桂蓉;模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用[J];国防科技大学学报;1997年03期
2 章新华,林良骥,王骥程;目标识别中信息融合的准则和方法[J];软件学报;1997年04期
3 袁南儿,杨东勇,林毅;多传感器信息融合及其在工业控制中的应用[J];浙江工业大学学报;1999年04期
4 何兵;基于分类及不确定墒的DS证据合成及判决方法[J];北京航空航天大学学报;2003年10期
5 陈俊风,景方,孙华;B样条模糊神经网络在信息融合中的应用[J];哈尔滨理工大学学报;2004年02期
6 张杰林,刘德长,曹代勇;基于信息融合的铀矿床遥感数据挖掘技术[J];世界核地质科学;2004年02期
7 梁志恒,杜庆东;应用多传感器融合技术的燃煤锅炉供热自动控制系统[J];工业锅炉;2004年06期
8 陈东,吴文华;模糊信息融合在电路故障诊断中的应用研究[J];工业仪表与自动化装置;2004年06期
9 许任洲,李训诰;基于距离的目标运动分析方法研究[J];仪器仪表用户;2005年01期
10 江红,张炎华,赵忠华;多传感器信息融合的时间不确定性[J];上海交通大学学报;2005年03期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 胡良梅;高隽;;信息融合技术[A];全国第十四届计算机科学及其在仪器仪表中的应用学术交流会论文集[C];2001年
2 郭丽珍;李晓奇;;基于三种模糊积分的分类器方法及其改进[A];第四届中国智能计算大会论文集[C];2010年
3 钟京立;韩沂宁;;战术数据链信息融合模型研究[A];第十届中国科协年会信息化与社会发展学术讨论会分会场论文集[C];2008年
4 刘永安;程哲;徐保国;;信息融合的D-S证据理论综述[A];2007中国控制与决策学术年会论文集[C];2007年
5 杜奕;迟毅林;伍星;;信息融合在设备监测和故障诊断中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
6 顾晓波;许建中;肖泽龙;;BP神经网络在红外毫米波信息融合中的应用[A];2005'全国微波毫米波会议论文集(第二册)[C];2006年
7 李录平;邹新元;晋风华;黄树红;卢绪祥;;基于信息融合的旋转机械振动状态评价方法研究[A];第八届全国振动理论及应用学术会议论文集摘要[C];2003年
8 罗贺;付超;季星;;基于DS证据理论的智能故障诊断方法[A];中国仪器仪表学会第九届青年学术会议论文集[C];2007年
9 李维运;;多雷达目标信息融合的仿真研究[A];2008-2009年船舶通信导航论文集[C];2009年
10 许任洲;李训诰;赖忠干;;被动声纳噪声信息的融合方法[A];2004年全国水声学学术会议论文集[C];2004年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 周新红 田朝晖 段勇;信息融合:现代战争的重要支撑[N];解放军报;2005年
2 许同和 徐德池;C4系统简介[N];解放军报;2005年
3 张军;具有复杂系统特征的运动目标多模多尺度自适应估计与辨识 获2006年国家自然科学基金重点项目[N];科技日报;2007年
4 翁佳焰;手机电视标准即将落地加速信息融合进程[N];通信信息报;2007年
5 李宽宽 苏小和;陈国青看企业信息化[N];经理日报;2006年
6 段培超;管好系统的“线”[N];计算机世界;2006年
7 戈;通软联合GoCom5.0实现多通信方式协同[N];电脑商报;2007年
8 卓芝琴;免费杂志, 不仅是美丽[N];中华新闻报;2003年
9 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室 周密陶建华;与电脑面谈[N];计算机世界;2007年
10 张建昌;依据信息革命的规律走跨越发展之路[N];解放军报;2002年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 吴振锋;基于磨粒分析和信息融合的发动机磨损故障诊断技术研究[D];南京航空航天大学;2002年
2 朱大奇;航空电子设备故障诊断技术研究[D];南京航空航天大学;2002年
3 吴世雄;逆向工程中多传感器集成的智能化测量研究[D];浙江大学;2005年
4 袁成清;磨损过程中的磨粒表面和磨损表面特征及其相互关系研究[D];武汉理工大学;2005年
5 王承;基于神经网络的模拟电路故障诊断方法研究[D];电子科技大学;2005年
6 李立京;电梯综合测试系统与故障诊断技术的研究[D];天津大学;2002年
7 张小俊;基于嗅觉信息的机器人味源定位策略及实验研究[D];河北工业大学;2009年
8 孔庆杰;信息融合理论及其在交通监控信息处理中的应用[D];上海交通大学;2010年
9 王志胜;信息融合估计理论及其在航天器控制中的应用研究[D];西北工业大学;2002年
10 李玉榕;信息融合与智能处理的研究[D];浙江大学;2001年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张西雅;基于信息融合的汽车防追尾避撞目标识别研究[D];郑州大学;2010年
2 郝彦彬;基于agent的信息融合与信息过滤机制的研究与实现[D];西北工业大学;2003年
3 许丽佳;组合导航系统中的信息融合研究[D];北京工业大学;2004年
4 孔李军;基于信息融合的粮情测控系统智能决策技术应用研究[D];河南工业大学;2010年
5 夏向阳;电力变压器故障在线监测与诊断系统[D];中南大学;2004年
6 王华朋;基于目标状态估计的信息融合算法研究[D];西北工业大学;2006年
7 高亚格;多传感器信息融合中态势估计方法研究[D];兰州理工大学;2006年
8 张琳;机械故障诊断中神经网络与D-S推理的信息融合技术研究[D];燕山大学;2003年
9 吴太旗;组合导航多源信息融合方法研究及仿真[D];解放军信息工程大学;2004年
10 魏友华;信息融合在复杂油气储层物性参数研究中的应用[D];成都理工大学;2005年
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