【摘 要】
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为了快速高效、科学合理地对经济圈交通网络发展水平进行评价,建立了一种新的机器评价方法——支持向量机(SVM)综合评价方法.在对支持向量机理论研究分析的基础上,应用支持向
【机 构】
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华东交通大学土木建筑学院,东南大学交通学院
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为了快速高效、科学合理地对经济圈交通网络发展水平进行评价,建立了一种新的机器评价方法——支持向量机(SVM)综合评价方法.在对支持向量机理论研究分析的基础上,应用支持向量机多分类方法建立综合评价模型,提出了基于支持向量机理论的经济圈交通网络机器评价步骤,运用Matlab 7.0软件编程实现,并在综合评价程序中选用RBF核函数.最后,分别应用支持向量机综合评价方法、神经网络综合评价方法和物元评价方法对珠三角和长三角经济圈交通网络发展水平进行评价.结果表明,当选取合适的核函数以及相应的惩罚参数时,支持向量机评价方法在多模式识别及小样本数据分类上具有明显效果,比基于BP神经网络的评价方法效率更高、更准确.因此,该评价方法能够高效地评价经济圈交通网络发展水平.
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