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支持向量機（SVM）是-種解決小樣本分類問題的最佳理論算法,它的核函數的參數選擇非常重要,直接影響著故障診斷的準確率.本文將粒子群算法（PSO）用于支持向量機的參數優(yōu)化,提出基于粒子群支持向量機的故障診斷模型,并將其運用于軌道電路中.通過對比MATLAB仿真結果得出：經過粒子群尋優(yōu)得到的參數比隨機選取的參數更優(yōu),所建立的PSO-SVM模型的故障診斷準確率高于普通的SVM模型.
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支持向量機(SVM)算法以統(tǒng)計學習理論為基礎,依據結構風險最小化的原則,且在有效的特征信息有效的情況下,能夠對數據中隱藏的有效信息進行挖掘。故本文用支持向量機對ZPW-2000軌道電路進行故障診斷研究,且用遺傳算法和粒子群算法對其中的參數進行優(yōu)化,進而實現(xiàn)故障類別的判斷。對提高鐵路信號維護的智能化水平有重大意義。
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