决策规划是无人驾驶技术中的重要环节.由于道路结构变化或障碍物引起的车辆被动换道多采用基于逻辑规则或优化算法的决策方式.本文以通行量为优化目标,提出一种基于分类回归树(Classification and regression tree,CART)的汇流决策方法...决策规划是无人驾驶技术中的重要环节.由于道路结构变化或障碍物引起的车辆被动换道多采用基于逻辑规则或优化算法的决策方式.本文以通行量为优化目标,提出一种基于分类回归树(Classification and regression tree,CART)的汇流决策方法.依据交通流参数,选择大量具有代表性的车辆汇流场景.对场景中车辆的汇流决策序列进行编码,采用遗传算法搜索使得通行量最大的决策方案.将寻优获得的大量汇流决策序列作为样本,训练分类回归树.选取车辆自身信息及与周围车辆的关系等以描述环境特征,运用分类回归树描述环境特征与决策结果的映射关系,获得一种通行量最优的汇流决策方法.在软件中进行仿真实验,对比既有方法,基于分类回归树的汇流方法能够有效减少汇流行为对车流的扰动,在大流量情形下依旧能保持较高的通行效率.此外,该方法对实际实施中可能存在的环境感知误差,如定位误差,有一定的鲁棒性.展开更多
为持续高效地学习不断产生的航班运行信息,提高航班延误预测模型学习新到达数据的效率,采用集成学习思想,提出了一种基于分类与回归树(classification and regression tree,CART)的增量学习算法.首先,将CART算法与Learn++算法结合实现...为持续高效地学习不断产生的航班运行信息,提高航班延误预测模型学习新到达数据的效率,采用集成学习思想,提出了一种基于分类与回归树(classification and regression tree,CART)的增量学习算法.首先,将CART算法与Learn++算法结合实现了增量分类与回归树(incremental classification and regression tree,I-CART)算法;然后,进一步分析了基分类器间的区别和与精确度的关系,使用选择性集成算法来提高I-CART算法预测速率;最后,将该算法应用到航班延误预测中,增量地学习航班动态运行信息.实验结果表明,该算法有效地提高了模型预测效果.展开更多
文摘决策规划是无人驾驶技术中的重要环节.由于道路结构变化或障碍物引起的车辆被动换道多采用基于逻辑规则或优化算法的决策方式.本文以通行量为优化目标,提出一种基于分类回归树(Classification and regression tree,CART)的汇流决策方法.依据交通流参数,选择大量具有代表性的车辆汇流场景.对场景中车辆的汇流决策序列进行编码,采用遗传算法搜索使得通行量最大的决策方案.将寻优获得的大量汇流决策序列作为样本,训练分类回归树.选取车辆自身信息及与周围车辆的关系等以描述环境特征,运用分类回归树描述环境特征与决策结果的映射关系,获得一种通行量最优的汇流决策方法.在软件中进行仿真实验,对比既有方法,基于分类回归树的汇流方法能够有效减少汇流行为对车流的扰动,在大流量情形下依旧能保持较高的通行效率.此外,该方法对实际实施中可能存在的环境感知误差,如定位误差,有一定的鲁棒性.
文摘为持续高效地学习不断产生的航班运行信息,提高航班延误预测模型学习新到达数据的效率,采用集成学习思想,提出了一种基于分类与回归树(classification and regression tree,CART)的增量学习算法.首先,将CART算法与Learn++算法结合实现了增量分类与回归树(incremental classification and regression tree,I-CART)算法;然后,进一步分析了基分类器间的区别和与精确度的关系,使用选择性集成算法来提高I-CART算法预测速率;最后,将该算法应用到航班延误预测中,增量地学习航班动态运行信息.实验结果表明,该算法有效地提高了模型预测效果.
文摘在语音合成系统中,语调短语的自动预测是影响合成语音的自然度和可懂度的关键因素之一。采用了最大熵(Maximum Entropy,ME)模型从无限制的文本中预测语调短语,并且提出了一个自动生成特征模板的层次聚类算法,从而减少了最大熵模型训练过程中的人工参与。实验结果表明,对于语调短语预测而言,最大熵模型明显优于分类与回归树(Classification And Regression Trees,CART)。相比手工总结的特征模板,自动生成的特征模板不仅将语调短语预测的F-score提高了3.18,而且将最大熵模型的大小缩小了78.38。
