支持向量机（SVM）是-种解决小样本分类问题的最佳理论算法,它的核函数的参数选择非常重要,直接影响着故障诊断的准确率.本文将粒子群算法（PSO）用于支持向量机的参数优化,提出基于粒子群支持向量机的故障诊断模型,并将其运用于轨道电路中.通过对比MATLAB仿真结果得出：经过粒子群寻优得到的参数比随机选取的参数更优,所建立的PSO-SVM模型的故障诊断准确率高于普通的SVM模型.
支持向量机(SVM)算法以统计学习理论为基础,依据结构风险最小化的原则,且在有效的特征信息有效的情况下,能够对数据中隐藏的有效信息进行挖掘。故本文用支持向量机对ZPW-2000轨道电路进行故障诊断研究,且用遗传算法和粒子群算法对其中的参数进行优化,进而实现故障类别的判断。对提高铁路信号维护的智能化水平有重大意义。
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