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基于高斯混合-隐马尔可夫模型的驾驶意图识别
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作者 沈瑜 刘广辉 +2 位作者 马翾鹏 许佳文 严源 《汽车技术》 北大核心 2025年第5期22-28,共7页
为了实现高速公路场景下车辆驾驶意图的精准识别,提出一种Frenet坐标系下双参考线高斯混合与隐马尔可夫融合的驾驶意图识别模型。根据车辆位置选取Frenet坐标系下不同参考线的行驶数据作为模型观测变量,将前、后时刻高斯混合模型输出的... 为了实现高速公路场景下车辆驾驶意图的精准识别,提出一种Frenet坐标系下双参考线高斯混合与隐马尔可夫融合的驾驶意图识别模型。根据车辆位置选取Frenet坐标系下不同参考线的行驶数据作为模型观测变量,将前、后时刻高斯混合模型输出的观测概率联合隐马尔可夫模型,识别当前时刻车辆驾驶意图。采用NGSIM中US-101数据集验证模型效果,结果表明:双参考线的高斯混合-隐马尔可夫模型对车道保持、车辆变道识别准确率分别达到93.33%、92.24%,具有良好的识别效果。 展开更多
关键词 自动驾驶 驾驶意图识别 高斯混合模型 马尔可夫模型 Frenet坐标系
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基于改进隐马尔可夫模型的藏文分词研究
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作者 贡保加 安见才让 《信息技术与信息化》 2025年第3期64-67,共4页
藏文分词是藏语信息处理领域的基础课题,分词是将原始文本数据切分成词的一种技术。分词技术可以应用到自然语言处理领域的许多下游任务中,诸如机器翻译、语义标注、文本分类、自然语言推理等,分词是自然语言处理中极为关键的环节。文... 藏文分词是藏语信息处理领域的基础课题,分词是将原始文本数据切分成词的一种技术。分词技术可以应用到自然语言处理领域的许多下游任务中,诸如机器翻译、语义标注、文本分类、自然语言推理等,分词是自然语言处理中极为关键的环节。文章基于隐马尔可夫模型对藏文分词进行研究,首先通过语料库训练模型,获取相应的位置信息和概率,其次在传统隐马尔可夫模型的基础上采集了音节与音节之间的特征信息,结合已有的词的位置信息进行测试。测试结果表明,最终准确率在86.05%,相较于传统的隐马尔可夫模型提高了2.3%。 展开更多
关键词 藏文分词 马尔可夫模型 分词算法 未登录词
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基于非线性优化灰色马尔可夫模型的深圳港港口货物吞吐量预测研究
3
作者 王俞亮 陈丹涌 《中国水运》 2025年第4期15-17,共3页
为了进一步了解深圳港的发展前景,促进地方港口和航运经济的发展,文中通过分析深圳港2013~2023年的港口货物吞吐量数据,利用灰色预测模型对深圳港货物吞吐量进行预测分析,并对预测结果进行了马尔可夫链修正,最后再利用非线性优化的方法... 为了进一步了解深圳港的发展前景,促进地方港口和航运经济的发展,文中通过分析深圳港2013~2023年的港口货物吞吐量数据,利用灰色预测模型对深圳港货物吞吐量进行预测分析,并对预测结果进行了马尔可夫链修正,最后再利用非线性优化的方法对模型进一步优化,利用Matlab软件进行求解。结果显示,基于非线性优化灰色马尔可夫模型的预测精度比仅使用灰色马尔可夫优化的模型预测精度高。因此,使用非线性优化方法可以有效地提高灰色马尔可夫模型的精度,使得预测数据更贴合实际数据,为深圳港港口发展规划提供了一定的参考依据。 展开更多
关键词 货物吞吐量预测 灰色马尔可夫模型 非线性优化 深圳港港口发展
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层次隐马尔可夫模型在金融时间序列中的应用
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作者 徐倩 李贺宇 《长春工业大学学报》 2025年第2期184-192,共9页
金融市场表现出价格上涨和下跌的交替周期,股票交易员要想做出有利可图的投资决策,就必须考虑到这些趋势。考虑到金融市场中股票数据经常表现为三种趋势:长期趋势、中期趋势和短期趋势,文中在隐马尔可夫模型的基础上提出了三层次隐马尔... 金融市场表现出价格上涨和下跌的交替周期,股票交易员要想做出有利可图的投资决策,就必须考虑到这些趋势。考虑到金融市场中股票数据经常表现为三种趋势:长期趋势、中期趋势和短期趋势,文中在隐马尔可夫模型的基础上提出了三层次隐马尔可夫模型(THHMM)对金融市场的情况进行刻画。并将所建立的模型运用到上证指数股票数据中,对不同时间尺度下的数据进行研究,描述了上证指数不同趋势下对数收益的状态分布情况。同时,通过状态解码可清晰地看出市场中牛市和熊市之间在何时进行转换,更加细致地展现股票市场的走势。最后,运用伪残差检验说明了所建立模型的可行性。 展开更多
关键词 时间序列建模 层次隐马尔可夫模型 状态解码 股票数据
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基于粒子群优化-熵权无偏灰色马尔可夫模型的沥青道面性能预测 被引量:4
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作者 李岩 张久鹏 +2 位作者 何印章 赵晓康 张子轩 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期416-422,共7页
为提高沥青道面使用性能的预测精度,针对道面性能数据累积年限少、波动大的特点,采用熵值法对多个道面单元进行赋权,并利用粒子群算法(PSO)和马尔可夫模型对传统无偏灰色模型残差序列的状态区间和白化系数进行优化,构建可准确预测沥青... 为提高沥青道面使用性能的预测精度,针对道面性能数据累积年限少、波动大的特点,采用熵值法对多个道面单元进行赋权,并利用粒子群算法(PSO)和马尔可夫模型对传统无偏灰色模型残差序列的状态区间和白化系数进行优化,构建可准确预测沥青道面性能的PSO-熵权无偏灰色马尔可夫模型.结合西北某机场沥青道面6个检测单元前7年的道面状况指数进行模型精度检验,结果表明:与传统无偏灰色模型相比,经马尔可夫模型划分残差序列空间并使用PSO算法寻找最佳白化函数后,优化模型第1年~第5年各单元残差和相对误差均减小,且整体预测精度分别提高0.05%、0.28%、0.05%、0.03%和0.14%,第6、7年的整体预测精度分别提高12.9%和19.2%,说明优化后的模型对实际沥青道面的预测结果更具有效性和针对性. 展开更多
关键词 沥青道面 性能预测 粒子群算法 灰色模型 马尔可夫模型
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基于马尔可夫模型的油菜花期低温阴雨灾害预测
6
作者 赵艺 王鑫 +3 位作者 郭翔 常俊 陈东东 杨德胜 《农学学报》 2024年第9期62-68,共7页
花期低温阴雨是四川盆区油菜的主要气象灾害之一,本研究旨在通过预测四川盆区油菜花期低温阴雨灾害,为防灾减灾提供科学依据。本研究基于1961-2020年四川盆区101个站点油菜花期低温阴雨灾害损失评估结果,依据灾损率,将各站点60 a灾害序... 花期低温阴雨是四川盆区油菜的主要气象灾害之一,本研究旨在通过预测四川盆区油菜花期低温阴雨灾害,为防灾减灾提供科学依据。本研究基于1961-2020年四川盆区101个站点油菜花期低温阴雨灾害损失评估结果,依据灾损率,将各站点60 a灾害序列划分为5个状态;利用马氏性检验筛选站点序列,选取满足预测条件的序列;对通过马氏性检验的站点序列,建立叠加马尔可夫链、加权马尔可夫链、改进叠加马尔可夫链、改进加权马尔可夫链模型预测油菜花期低温阴雨灾害,并对结果进行回代和预测检验。结果表明,4种模型均有一定的预测能力,其中改进后的模型预测总正确率较改进前有明显提高,且各等级灾害的预测正确率分布较改进前更加均匀,表明改进后的马尔可夫模型具有更好的预测效果。 展开更多
关键词 四川盆区 油菜 低温阴雨 灾害预测 马尔可夫模型
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基于情绪向量的隐半马尔可夫模型股市拐点预测方法
7
作者 姚宏亮 江永生 +1 位作者 杨静 俞奎 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第10期1335-1340,共6页
股市的情绪化倾向是股票市场具有高度不确定性的主要原因,直接利用历史数据的股票趋势预测方法难以适应市场情绪的多变性,在实际应用中效果不理想。文章针对市场情绪的不稳定性导致股市拐点难以预测的问题,提出一种基于情绪向量的隐半... 股市的情绪化倾向是股票市场具有高度不确定性的主要原因,直接利用历史数据的股票趋势预测方法难以适应市场情绪的多变性,在实际应用中效果不理想。文章针对市场情绪的不稳定性导致股市拐点难以预测的问题,提出一种基于情绪向量的隐半马尔可夫模型股市拐点预测方法(hidden semi-Markov model stock turning point prediction method based on sentiment vector,SV-HSMM)。针对市场情绪不可观察性,选取与市场情绪相关的主要特征,使用马尔可夫毯融合成市场情绪;利用隐半马尔可夫模型建模市场环境,构建市场情绪、市场状态和状态持续时间之间的结构关系;引入情绪向量平滑情绪的多变性,并利用Kullback-Leibler(KL)距离量化情绪热度;利用隐半马尔可夫模型的动态推理实现股市拐点预测。结果表明情绪向量方法具有更好的预测效果。 展开更多
关键词 市场情绪 情绪向量 隐半马尔可夫模型(HSMM) Kullback-Leibler(KL)距离
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基于灰色马尔可夫模型的连续配筋混凝土复合式沥青路面性能研究 被引量:1
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作者 姚嘉昊 赵健 +2 位作者 杜静 朱昂 李江昆 《公路与汽运》 2024年第1期61-64,共4页
为分析连续配筋混凝土复合式沥青路面性能衰减规律,依托湖南潭邵(湘潭—邵阳)高速公路K1054+000—K1100+500路段连续配筋混凝土复合式沥青路面2016—2021年路面状况指数检测数据,采用灰色马尔可夫模型对该路段2022—2024年路面状况指数... 为分析连续配筋混凝土复合式沥青路面性能衰减规律,依托湖南潭邵(湘潭—邵阳)高速公路K1054+000—K1100+500路段连续配筋混凝土复合式沥青路面2016—2021年路面状况指数检测数据,采用灰色马尔可夫模型对该路段2022—2024年路面状况指数衰减情况进行预测,预测值分别为90.36、89.94、89.54。研究结果表明,连续配筋混凝土复合式沥青路面的性能衰变曲线大致呈反S形。 展开更多
关键词 公路 连续配筋混凝土复合式沥青路面 路面性能 路面状况指数 灰色马尔可夫模型
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基于相似日与加权马尔可夫模型的风力发电功率区间预测 被引量:2
9
作者 张志瑞 陈磊 +1 位作者 蔡坤哲 张怡 《现代电子技术》 北大核心 2024年第17期153-158,共6页
为了提高风力发电功率预测精度,提出一种基于相似日与加权马尔可夫模型的风力发电功率区间预测方法(SWMQ)。风电功率数据与风速数据直接相关。首先对于数据中的异常值和缺失值,通过线箱图法和相关性填补法对数据进行预处理,提高数据的... 为了提高风力发电功率预测精度,提出一种基于相似日与加权马尔可夫模型的风力发电功率区间预测方法(SWMQ)。风电功率数据与风速数据直接相关。首先对于数据中的异常值和缺失值,通过线箱图法和相关性填补法对数据进行预处理,提高数据的关联性,通过卷积神经网络(CNN)对风速进行预测;然后由预测到的风速数据在历史数据中通过皮尔逊相关系数法寻找相似日,以相似日功率数据为数据集进行加权马尔可夫模型预测;最后通过分位数回归原理对预测区间进行求取,同时建立基于CNN模型、相关性填补、CNN模型和加权马尔可夫模型,以西北某风电场数据进行仿真对比。实验表明该模型在风力发电功率预测上有较高的精度,能更好地体现数据变化的阈值。 展开更多
关键词 风电功率 卷积神经网络 加权马尔可夫模型 相似日分析 区间预测 分位数回归
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基于马尔可夫模型的多等级灾害下复杂系统可靠性和维修分析
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作者 兑红炎 刘凯鑫 陶俊勇 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第1期83-89,共7页
近些年来,自然灾害发生的频率逐渐增加,复杂系统的规模越来越大,导致了巨大的经济损失。由于自然灾害的预测较难,且灾害极易对复杂系统造成巨大冲击,因此,对复杂系统的可靠性和维修分析显得尤为重要。本文研究多等级灾害下的复杂系统的... 近些年来,自然灾害发生的频率逐渐增加,复杂系统的规模越来越大,导致了巨大的经济损失。由于自然灾害的预测较难,且灾害极易对复杂系统造成巨大冲击,因此,对复杂系统的可靠性和维修分析显得尤为重要。本文研究多等级灾害下的复杂系统的维修策略。首先基于马尔可夫模型对多态复杂系统性能进行分析,基于系统性能变化对复杂系统的损失进行分析,然后以系统总损失最小为目标来确定故障组件的维修集合。由于资源限制,假设每次只能修复一条故障线路,而且不同线路对系统损耗的影响不同,因此必须确定修复故障线路的顺序,本文利用综合重要度来确定维修集合中组件的维修顺序。最后以IEEE18节点标准配电系统为例,对其进行可靠性和维修分析,提出给定故障组件集合下的维修策略,从而验证了模型的可行性。 展开更多
关键词 可靠性 维修 马尔可夫模型 组件重要度
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背景线索效应的动态眼动模式:基于隐马尔可夫模型
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作者 赵光 陈佳欢 +2 位作者 李林璇 张吉超 吴镕涛 《心理与行为研究》 CSSCI 北大核心 2024年第5期594-601,共8页
本研究采用背景线索效应范式,通过隐马尔可夫模型以数据驱动的方法考察重复场景和新异场景在眼动模式上的差异。结果发现,重复场景与新异场景的眼动模式存在显著差异,主要体现在重复场景中被试有更高的概率从注视点直接转移到目标上。... 本研究采用背景线索效应范式,通过隐马尔可夫模型以数据驱动的方法考察重复场景和新异场景在眼动模式上的差异。结果发现,重复场景与新异场景的眼动模式存在显著差异,主要体现在重复场景中被试有更高的概率从注视点直接转移到目标上。此外通过变分贝叶斯期望最大化对被试的眼动序列进行聚类发现,被试存在全局搜索与定向搜索两种眼动模式,且这种眼动模式不受重复场景和新异场景的影响。 展开更多
关键词 背景线索效应 内隐记忆 马尔可夫模型 眼动模式
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基于改进隐马尔可夫模型的无线通信网络入侵检测方法 被引量:2
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作者 赵齐 《长江信息通信》 2024年第2期56-58,共3页
传统的入侵检测方法对网络环境复杂性和数据流特征的变化容易受到影响,导致效果不佳。文章提出了一种基于改进隐马尔可夫模型的无线通信网络入侵检测方法。引入异常状态转移概率矩阵和动态阈值策略,从而提高入侵检测的准确性和鲁棒性。... 传统的入侵检测方法对网络环境复杂性和数据流特征的变化容易受到影响,导致效果不佳。文章提出了一种基于改进隐马尔可夫模型的无线通信网络入侵检测方法。引入异常状态转移概率矩阵和动态阈值策略,从而提高入侵检测的准确性和鲁棒性。另外,本文还针对现有模型在处理大量数据时的计算复杂度问题,提出了分组渐进压缩的方法,有效提高检测效率。分析实验结果可知,所提出的方法在无线通信网络中具有较好的入侵检测效果,能够有效地识别恶意攻击并降低误报率。 展开更多
关键词 网络环境 入侵检测 马尔可夫模型 改进方法
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基于隐马尔可夫模型的医院通信网络DDoS攻击检测方法 被引量:1
13
作者 谭嗣勇 《长江信息通信》 2024年第2期105-107,共3页
常规的医院通信网络DDoS攻击检测矩阵结构一般设定为独立形式,致使攻击检测范围的扩大受到限制,进而一定程度上导致DDoS攻击检测召回率下降。针对上述问题,文章提出了一种基于隐马尔可夫模型的医院通信网络DDoS攻击检测方法。该方法根... 常规的医院通信网络DDoS攻击检测矩阵结构一般设定为独立形式,致使攻击检测范围的扩大受到限制,进而一定程度上导致DDoS攻击检测召回率下降。针对上述问题,文章提出了一种基于隐马尔可夫模型的医院通信网络DDoS攻击检测方法。该方法根据当前的测定需求及标准对DDoS攻击进行特征提取,采用多目标的方式设计检测矩阵,解析DDoS攻击方向具体位置以及攻击的范围。在此基础上,构建隐马尔可夫医院通信网络DDoS攻击检测模型,采用多元识别+组合处理的方式来实现DDoS攻击的检测目标。测试结果表明:采用本文所设计的方法,DDoS攻击检测召回率可以达到80%以上,对于医院通信网络的攻击检测效率更高,泛化能力明显提升,具有实际的应用价值。 展开更多
关键词 马尔可夫模型 医院通信 通信网络 DDOS攻击 检测方法 攻击防护
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基于二阶隐马尔可夫模型的文本信息抽取 被引量:25
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作者 周顺先 林亚平 +1 位作者 王耀南 易叶青 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第11期2226-2231,共6页
隐马尔可夫模型是文本信息抽取的重要方法之一.在一阶隐马尔可夫模型中,假设状态转移概率和观察值输出概率仅依赖于模型当前的状态,一定程度降低了信息抽取的精确度.而二阶隐马尔可夫模型合理地考虑了概率和模型历史状态的关联性,对错... 隐马尔可夫模型是文本信息抽取的重要方法之一.在一阶隐马尔可夫模型中,假设状态转移概率和观察值输出概率仅依赖于模型当前的状态,一定程度降低了信息抽取的精确度.而二阶隐马尔可夫模型合理地考虑了概率和模型历史状态的关联性,对错误信息有更强的识别能力.提出了基于二阶隐马尔可夫模型的文本信息抽取算法;分析了二阶隐马尔可夫模型在文本信息抽取中的有效性;仿真实验表明,新的算法比基于一阶隐马尔可夫模型的算法具有更高的抽取精确度. 展开更多
关键词 文本信息抽取 一阶隐马尔可夫模型 二阶隐马尔可夫模型 精确度
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二阶隐马尔可夫模型的学习算法及其与一阶隐马尔可夫模型的关系 被引量:16
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作者 史笑兴 王太君 何振亚 《应用科学学报》 CAS CSCD 2001年第1期29-32,共4页
研究和推导了二阶隐马尔可夫模型 (HMM2 )的学习算法 ,其中包括前向、后向变量的定义与计算 ,Viter-bi算法 ,以及 Baum - Welch算法 .同时还研究了 HMM2与一阶隐马尔可夫模型 (HMM1)之间的关系 ,发现对任给的 HMM2 ,总存在一个 HMM1与... 研究和推导了二阶隐马尔可夫模型 (HMM2 )的学习算法 ,其中包括前向、后向变量的定义与计算 ,Viter-bi算法 ,以及 Baum - Welch算法 .同时还研究了 HMM2与一阶隐马尔可夫模型 (HMM1)之间的关系 ,发现对任给的 HMM2 ,总存在一个 HMM1与之等价 ,提出了 HMM2与 HMM1的等价性定理 。 展开更多
关键词 一阶隐马尔可夫模型 二阶隐马尔可夫模型 学习算法 语音信号处理 语音识别 前向变量 后向变量
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灰色马尔可夫模型在瓦斯涌出量预测中的应用 被引量:9
16
作者 高保彬 李回贵 于水军 《煤炭工程》 北大核心 2013年第12期84-87,共4页
瓦斯涌出量预测是采区延伸、开拓新水平和矿井生产必不可少的依据。通过对原始数据累加后,建立灰色预测模型,再根据实测值与灰色模型预测值的相对变化率划分状态建立转移矩阵,进行马尔可夫预测。通过现场实测值和预测值的对比分析,发现... 瓦斯涌出量预测是采区延伸、开拓新水平和矿井生产必不可少的依据。通过对原始数据累加后,建立灰色预测模型,再根据实测值与灰色模型预测值的相对变化率划分状态建立转移矩阵,进行马尔可夫预测。通过现场实测值和预测值的对比分析,发现灰色马尔可夫预测模型比灰色预测模型最大相对误差可以减少14.23%,平均相对误差可以减少5.78%。实证结果表明,笔者提出的灰色马尔可夫预测模型能够能更好的预测矿井瓦斯涌出量。 展开更多
关键词 瓦斯涌出量预测 灰色模型 马尔可夫模型 灰色马尔可夫模型 MATLAB
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基于隐马尔可夫模型的海上施工通航风险动态评价
17
作者 王群朋 沙正荣 +1 位作者 杨芃铭 朱俊 《广州航海学院学报》 2024年第3期1-5,共5页
针对静态评价方法难以准确描述海上施工通航风险动态演变的问题,利用马尔可夫原理,将海上施工通航风险状态划分为时间序列的状态转移过程,构建了基于马尔可夫过程的风险评价模型,对海上施工通航风险进行动态评价预测。研究结果表明:基... 针对静态评价方法难以准确描述海上施工通航风险动态演变的问题,利用马尔可夫原理,将海上施工通航风险状态划分为时间序列的状态转移过程,构建了基于马尔可夫过程的风险评价模型,对海上施工通航风险进行动态评价预测。研究结果表明:基于马尔可夫过程的风险评价模型可表征作业水域不同时刻通航风险的时序变化趋势,较好地反映海上施工的通航风险变化情况,提高风险评价的实时性和有效性。 展开更多
关键词 海上施工 通航风险 动态评价 马尔可夫模型 时间序列
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基于混合高 斯-隐马尔可夫模型的驾驶意图识别方法研究
18
作者 罗强 刘绍鎏 +3 位作者 罗诗琦 郭香妍 荣建 李嘉浩 《交通工程》 2024年第9期29-33,共5页
驾驶意图的准确识别,能为车辆轨迹预测和行驶风险评估提供有力的理论支撑。首先,提取大量车辆轨迹数据,通过拼接重构方法得到同时包含3类驾驶意图的轨迹数据;其次,以车辆横向速度、加速度以及偏移量作为驾驶意图的表征参数,构建基于混... 驾驶意图的准确识别,能为车辆轨迹预测和行驶风险评估提供有力的理论支撑。首先,提取大量车辆轨迹数据,通过拼接重构方法得到同时包含3类驾驶意图的轨迹数据;其次,以车辆横向速度、加速度以及偏移量作为驾驶意图的表征参数,构建基于混合高斯—隐马尔可夫模型的驾驶意图识别方法,并通过对比不同识别窗口长度得到:窗口长度为2 s时总体精度最高;然后,为避免单点误判对模型精度的影响,设计1种多点识别的修正方法,对驾驶意图结果进一步修正,多次测试发现以连续3帧作为观察窗口时修正效果最好,驾驶意图的识别率高达98.84%。研究成果能应用于轨迹预测和风险评估中,进而为道路交通安全性的提高起到一定的推动作用。 展开更多
关键词 交通工程 驾驶意图识别 轨迹数据 马尔可夫模型 高斯混合模型
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协同U-Net与隐马尔可夫模型的遥感影像云识别
19
作者 程志强 崔成玲 《现代信息科技》 2024年第24期36-39,共4页
云雾覆盖是影响光学遥感影像林业监测利用率的重要因素之一。文章针对传统云识别方法对噪声敏感,深度学习方法对云边缘识别精度不高的问题,提出了一种协同U-Net与隐马尔可夫模型的遥感影像云识别方法。首先,基于U-Net网络结构对云进行... 云雾覆盖是影响光学遥感影像林业监测利用率的重要因素之一。文章针对传统云识别方法对噪声敏感,深度学习方法对云边缘识别精度不高的问题,提出了一种协同U-Net与隐马尔可夫模型的遥感影像云识别方法。首先,基于U-Net网络结构对云进行初步识别,改善传统方法对噪声的敏感性;其次,利用隐马尔可夫模型进行后端处理,优化云识别的边缘轮廓。实验结果表明,协同U-Net与隐马尔可夫模型的遥感影像云识别方法的精度相较于传统方法提升了5%,同时较好地保留了云的边缘轮廓。 展开更多
关键词 遥感影像 云识别 U-Net神经网络 马尔可夫模型
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基于自回归隐半马尔可夫模型的设备故障诊断 被引量:4
20
作者 杨志波 董明 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期471-474,479,共5页
提出了一种新的隐马尔可夫模型(HMM)拓展模型自回归隐半马尔可夫过程(Auto-Regressive Hidden Semi-Markov Model,AR-HSMM),并给出了模型参数的推导和相应的"前向-后向"算法.与传统的HMM相比,AR-HSMM有以下两个优点:①把传统... 提出了一种新的隐马尔可夫模型(HMM)拓展模型自回归隐半马尔可夫过程(Auto-Regressive Hidden Semi-Markov Model,AR-HSMM),并给出了模型参数的推导和相应的"前向-后向"算法.与传统的HMM相比,AR-HSMM有以下两个优点:①把传统HMM所假设的隐藏状态分布改进为显式高斯分布;②改进了传统HMM假设各观测变量相互独立的问题,通过在各观测变量之间建立联系,从而使之更加符合实际情况.在液压泵故障诊断中的应用实例表明,AR-HSMM在故障诊断中是非常有效的. 展开更多
关键词 故障诊断 自回归隐半马尔可夫模型 马尔可夫模型
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