【摘 要】
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针对道路交通路面性能的综合评价,利用支持向量机(SVM)来构建路面性能评价模型,选定路面状况指数、错台指数、平整度指数、脱空指数、抗滑性能指数作为评定指标,建立起优、良
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针对道路交通路面性能的综合评价,利用支持向量机(SVM)来构建路面性能评价模型,选定路面状况指数、错台指数、平整度指数、脱空指数、抗滑性能指数作为评定指标,建立起优、良、中、差4个评价标准。对于评价模型中的线性可分样本,通过建立线性分类超平面,建立训练集的最优分类判别函数,通过引入非负松弛变量ξi保证正确分类且分离距离最大前提下寻找到有效的误差分类点。针对非线性分类超平面,引入核函数将非线性训练转化为可分的线性训练样本,并基于交叉验证法寻找SVM参数最优值。对于多类分类问题,通过“一对多分类器”来实现路面
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