利用SVM的汽车复合制动舒适性分类模型

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为了描述汽车复合制动(电动机制动与液压制动复合)在制动模式切换时对驾乘人员舒适性的影响,提出了一种制动舒适性建模方法,利用主成分分析提取采集数据中对舒适性贡献率较大的因子组成特征向量,利用支持向量机(SVM)建立汽车复合制动舒适性分类回归模型,在参数匹配的情况下,使用不同的核函数对复合制动的舒适性分类均取得了较好的分类结果,由于SVM的小样本泛化能力,其最低正确率仍然较高,据此认为利用支持向量机建立汽车复合制动舒适性分类回归模型是可行的,对汽车研发过程中参数校调具有实际的意义。
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