对客运车辆类型BP神经网络分类基于特征选择的遗传算法
基于遗传算法的特征选择
基于遗传算法的特征选择遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，已被广泛应用于特征选择问题。
特征选择是从原始特征集中选择出最具代表性和有区分度的特征子集，以提高机器学习算法的性能和效率。
遗传算法特征选择方法的基本原理是将每个特征看作一个基因，形成一个特征基因组，通过模拟自然界的进化过程来逐步优化选择最佳的特征子集。
具体来说，遗传算法通过以下步骤来进行特征选择：1.初始化：随机生成初始特征子集，可以是全特征集的一个子集或一个空集。
2.评估：使用其中一种评估指标来评估特征子集的质量，如分类准确率、回归误差等。
3.选择：根据评估结果，选择一部分优秀的特征子集，作为下一代的父代。
4.交叉：通过交叉操作，将父代特征子集的一些特征基因组合形成新的特征子集。
5.变异：对新生成的特征子集进行变异操作，改变一些特征基因的取值或位置。
6.替换：用新生成的特征子集替代上一代中质量较差的特征子集。
7.终止条件：重复以上步骤直到达到终止条件，如达到最大迭代次数、收敛到最优解等。
8.输出最佳解：输出最终得到的最佳特征子集，作为特征选择的结果。
遗传算法特征选择方法的优点包括：1.全局能力：遗传算法能够通过不断迭代和演化找到最佳的特征子集，有效避免了落入局部最优的问题。
2.并行计算能力：由于每一次迭代中都可以并行地对多个特征子集进行操作，因此遗传算法能够充分利用并行计算的优势，提高算法的效率和速度。
3.自适应性：遗传算法能够自适应地对特征子集进行调整和改进，根据问题的特点和要求来适应不同的数据集和应用场景。
遗传算法特征选择方法的应用场景非常广泛，包括模式识别、数据挖掘、生物信息学等领域。
在实际应用中，结合遗传算法特征选择方法可以帮助我们发现数据中最重要的特征，减少特征空间的维度，提高机器学习算法的性能和可解释性。
然而，遗传算法特征选择方法也存在一些不足之处。
首先，算法的效率会受到数据集规模和维度的限制。
当数据集较大或特征维度较高时，算法的计算复杂度会显著增加。
工业过程优化算法研究考核试卷
考生姓名： 答题日期： 得分： 判卷人：
一、单项选择题（本题共20小题，每小题1分，共20分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）
1. 工业过程优化算法中，以下哪项不属于常见优化方法？（ ）
A. 遗传算法
B. 神经网络
C. 线性规划
D. 量子计算
2. 以下哪种算法通常用于解决连续变量的优化问题？（ ）
3. 请阐述模拟退火算法的基本思想，并解释其在解决工业过程优化问题时如何避免陷入局部最优解。
4. 在多目标工业过程优化中，如何利用Pareto优化概念来处理不同目标之间的冲突？请举例说明。
标准答案
一、单项选择题
1. D
2. B
3. C
4. C
5. C
6. B
7. C
8. A
9. D
10. B
11. A
A. 优先级分配
B. 加权求和
C. Pareto优化
D. 线性规划
7. 以下哪些是群智能优化算法的特点？（ ）
A. 基于群体行为
B. 需要大量迭代
C. 易于陷入局部最优
D. 适合并行计算
8. 在工业过程中，以下哪些情况可能需要使用优化算法？（ ）
A. 设备运行参数的调整
B. 生产计划的制定
C. 物料配比的确定
D. 产品质量检验
9. 以下哪些算法可以用于处理非线性优化问题？（ ）
A. 梯度下降法
B. 牛顿法
C. 拟牛顿法
D. 线性规划
10. 在优化算法中，以下哪些策略可以用来避免早熟收敛？（ -->
A. 增加种群多样性
B. 调整温度下降速率
C. 适当增加迭代次数
数学建模论文题目优选专业题目128个
数学建模论文题目优选专业题目128个1. 基于偏最小二乘法的回归模型研究2. 城市道路网优化设计模型研究3. 基于多元时间序列的股票价格预测模型4. 基于PCA的图像压缩算法研究5. 基于神经网络的手写数字识别模型研究6. 基于逻辑回归的信用评分模型研究7. 基于多元回归的考试成绩预测模型8. 基于分层抽样的调查数据分析模型研究9. 基于粒子群算法的车辆路径规划模型10. 基于高斯混合模型的人脸识别模型研究11. 基于时间序列的气象预测模型研究12. 基于模糊数学的交通运输成本评价模型13. 基于Bayesian模型的风险管理模型研究14. 基于熵权法的供应链绩效评价模型研究15. 基于人工神经网络的物流配送路径规划模型16. 基于聚类分析的消费者购物行为模型研究17. 基于ARIMA模型的股票价格预测研究18. 基于线性规划的资源优化配置模型研究19. 基于灰色关联分析的品牌效应评价模型20. 基于神经网络的信用卡欺诈检测模型研究21. 基于分类决策树的客户流失预测模型22. 基于支持向量机的情感分类模型研究23. 基于聚类分析的企业竞争战略研究24. 基于随机森林算法的文本分类研究25. 基于多元回归的商品价格预测模型研究26. 基于模糊层次分析法的公共设施优化布局模型27. 基于BP神经网络的电网负荷预测模型研究28. 基于熵增资金流动模型的投资组合优化研究29. 基于支持向量机的时序自然语言处理模型研究30. 基于贝叶斯网络的风险评估模型研究31. 基于特征选择的糖尿病研究模型32. 基于ARMA-GARCH模型的黄金价格预测研究33. 基于随机森林算法的房价预测模型研究34. 基于半监督学习的数据建模方法研究35. 基于神经网络的新闻情感分析模型研究36. 基于多元回归的用户购买意愿预测研究37. 基于主成分分析法的医学数据挖掘模型研究38. 基于熵增二次规划的环保决策模型研究39. 基于支持向量机的产品缺陷分析模型研究40. 基于遗传算法的旅游路线规划模型研究41. 基于BP神经网络的房产估价模型研究42. 基于多元线性回归的企业税收影响因素研究43. 基于LDA主题模型的新闻推荐模型研究44. 基于半监督学习的文本分类方法研究45. 基于动态规划的优化管理模型研究46. 基于人工神经网络的汽车质量控制模型研究47. 基于SVM的留学生综合评价模型研究48. 基于熵权法的企业绩效评价模型研究49. 基于色彩分类的图像检索模型研究50. 基于PCA的公司财务分析模型研究51. 基于最小二乘法的时序预测模型研究52. 基于BP神经网络的信用风险评估模型研究53. 基于ARIMA模型的国际贸易数据预测研究54. 基于分层抽样的公共政策效果评价模型研究55. 基于遗传算法的网络优化模型研究56. 基于Logistic回归的客户流失模型研究57. 基于主成分回归的能源消费预测模型研究58. 基于熵增多目标规划的医院资源配置模型研究59. 基于LSTM的短期气温预测模型研究60. 基于支持向量机的销售预测模型研究61. 基于偏最小二乘法的时间序列分析模型研究62. 基于线性规划的物流成本控制模型研究63. 基于粒子群算法的生产排程问题研究64. 基于K-Means算法的用户购物行为分析模型研究65. 基于BP神经网络的就业市场预测模型研究66. 基于多元回归的房价分析模型研究67. 基于PCA-LDA算法的股票投资组合优化研究68. 基于熵增法的金融客户信用评估模型研究69. 基于ARIMA模型的出口贸易预测研究70. 基于主成分回归的汽车销售预测研究71. 基于支持向量机的客户信贷风险评估模型研究72. 基于自回归模型的煤矿生产数据分析模型研究73. 基于半监督学习的文本聚类算法研究74. 基于偏最小二乘法的多元时间序列预测模型研究75. 基于数据挖掘的酒店客户消费分析模型研究76. 基于BP神经网络的固定资产折旧预测模型研究77. 基于LSTM的外汇汇率预测模型研究78. 基于GARCH模型的期货价格波动预测研究79. 基于随机森林算法的个人信用评估模型研究80. 基于分层抽样的医院评价模型研究81. 基于主成分回归的员工绩效评价模型研究82. 基于特征选择的电商商品分类预测研究83. 基于组合多目标规划的供应链资源配置模型研究84. 基于支持向量机的农村扶贫模型研究85. 基于因子分析法的股票投资风险评估模型研究86. 基于熵权法的环境效益评价模型研究87. 基于ARMA-GJR模型的期权价格波动预测研究88. 基于线性规划的房地产项目开发决策模型研究89. 基于支持向量机的人体姿势识别模型研究90. 基于逻辑回归的疾病风险评估模型研究91. 基于随机森林算法的人群画像建模研究92. 基于特征选择的电商用户购买行为模型研究93. 基于主成分回归的债券价格预测研究94. 基于半监督学习的视频分类方法研究95. 基于GARCH模型的黄金价格波动预测研究96. 基于线性规划的物流配送网络优化模型研究97. 基于神经网络的推荐系统算法研究98. 基于多元回归的城市房价分析模型研究99. 基于决策树的产品质量评估模型研究100. 基于熵增的生态系统评价模型研究101. 基于ARMA-GARCH模型的汇率波动预测研究102. 基于偏最小二乘法的长期股票价格预测模型研究103. 基于支持向量机的广告点击率预测模型研究104. 基于最小二乘法的用户行为分析模型研究105. 基于主成分分析的国际贸易影响因素研究106. 基于熵权法的固体废物处置模型研究107. 基于BP神经网络的猪价预测模型研究108. 基于多元回归的医疗保险费用预测模型研究109. 基于半监督学习的语义分析方法研究110. 基于GARCH模型的股票市场风险度量研究111. 基于多元回归的房屋安全预测模型研究112. 基于主成分回归的银行收益预测模型研究113. 基于支持向量机的人脸识别模型研究114. 基于逻辑回归的考生录取预测模型研究115. 基于随机森林算法的股票涨跌预测模型研究116. 基于线性规划的生产物流系统优化研究117. 基于支持向量机的非线性预测模型研究118. 基于LSTM的股票走势预测模型研究119. 基于因子分析法的环保技术影响因素分析研究120. 基于聚类分析的电商平台用户行为分析研究121. 基于人工神经网络的物流配送路线优化模型研究122. 基于多元回归的房产投资模型分析研究123. 基于主成分回归的教育支出预测研究124. 基于熵增的商业银行绩效评价模型研究125. 基于遗传算法的能源资源优化配置模型研究126. 基于半监督学习的情感分类方法研究127. 基于GARCH模型的商品期货价格波动研究128. 基于支持向量机的房地产投资风险评估模型研究。
毕业设计论文基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究.doc
编号：审定成绩：重庆邮电大学毕业设计（论文）设计（论文）题目：基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究学院名称：学生姓名：专业：班级：学号：指导教师：答辩组负责人：填表时间：2010年06月重庆邮电大学教务处制摘要本文的主要研究工作如下：1、介绍了遗传算法的起源、发展和应用，阐述了遗传算法的基本操作，基本原理和遗传算法的特点。
2、介绍了人工神经网络的发展，基本原理，BP神经网络的结构以及BP算法。
3、利用遗传算法全局搜索能力强的特点与人工神经网络模型学习能力强的特点，把遗传算法用于神经网络初始权重的优化，设计出混合GA-BP算法，可以在一定程度上克服神经网络模型训练中普遍存在的局部极小点问题。
4、对某型导弹测试设备故障诊断建立神经网络，用GA直接训练BP神经网络权值，然后与纯BP算法相比较。
再用改进的GA-BP算法进行神经网络训练和检验，运用Matlab软件进行仿真，结果表明，用改进的GA-BP算法优化神经网络无论从收敛速度、误差及精度都明显高于未进行优化的BP神经网络，将两者结合从而得到比现有学习算法更好的学习效果。
【关键词】神经网络BP算法遗传算法ABSTRACTThe main research work is as follows:1. Describing the origin of the genetic algorithm, development and application, explain the basic operations of genetic algorithm, the basic principles and characteristics of genetic algorithms.2. Describing the development of artificial neural network, the basic principle, BP neural network structure and BP.3. Using the genetic algorithm global search capability of the characteristics and learning ability of artificial neural network model with strong features, the genetic algorithm for neural network initial weights of the optimization, design hybrid GA-BP algorithm, to a certain extent, overcome nerves ubiquitous network model training local minimum problem.4. A missile test on the fault diagnosis of neural network, trained with the GA directly to BP neural network weights, and then compared with the pure BP algorithm. Then the improved GA-BP algorithm neural network training and testing, use of Matlab software simulation results show that the improved GA-BP algorithm to optimize neural network in terms of convergence rate, error and accuracy were significantly higher than optimized BP neural network, a combination of both to be better than existing learning algorithm learning.Key words：neural network back-propagation algorithms genetic algorithms目录第一章绪论 (1)1.1 遗传算法的起源 (1)1.2 遗传算法的发展和应用 (1)1.2.1 遗传算法的发展过程 (1)1.2.2 遗传算法的应用领域 (2)1.3 基于遗传算法的BP神经网络 (3)1.4 本章小结 (4)第二章遗传算法 (5)2.1 遗传算法基本操作 (5)2.1.1 选择(Selection) (5)2.1.2 交叉(Crossover) (6)2.1.3 变异(Mutation) (7)2.2 遗传算法基本思想 (8)2.3 遗传算法的特点 (9)2.3.1 常规的寻优算法 (9)2.3.2 遗传算法与常规寻优算法的比较 (10)2.4 本章小结 (11)第三章神经网络 (12)3.1 人工神经网络发展 (12)3.2 神经网络基本原理 (12)3.2.1 神经元模型 (12)3.2.2 神经网络结构及工作方式 (14)3.2.3 神经网络原理概要 (15)3.3 BP神经网络 (15)3.4 本章小结 (21)第四章遗传算法优化BP神经网络 (22)4.1 遗传算法优化神经网络概述 (22)4.1.1 用遗传算法优化神经网络结构 (22)4.1.2 用遗传算法优化神经网络连接权值 (22)4.2 GA-BP优化方案及算法实现 (23)4.3 GA-BP仿真实现 (24)4.3.1 用GA直接训练BP网络的权值算法 (25)4.3.2 纯BP算法 (26)4.3.3 GA训练BP网络的权值与纯BP算法的比较 (28)4.3.4 混合GA-BP算法 (28)4.4 本章小结 (31)结论 (32)致谢 (33)参考文献 (34)附录 (35)1 英文原文 (35)2 英文翻译 (42)3 源程序 (47)第一章绪论1.1 遗传算法的起源从生物学上看，生物个体是由细胞组成的，而细胞则主要由细胞膜、细胞质、和细胞核构成。
基于遗传算法的特征选择方法研究
基于遗传算法的特征选择方法研究引言数据中的特征选择一直以来都是机器学习和数据挖掘领域的关键问题之一。
特征选择是从大量的特征中选择出最具有代表性和对目标任务最有用的特征。
在实际应用中，选择合适的特征可以提高机器学习算法的准确性、降低计算复杂度并减少存储需求。
在本文中，我们将介绍基于遗传算法的特征选择方法，并分析其在各个领域的应用及优势。
一、遗传算法简介遗传算法是一种模拟自然生物进化过程的优化算法，通过模拟自然界生物种群的演化，以寻找最佳解。
遗传算法主要包括选择、交叉、变异等基本操作。
通过对种群中个体的适应度评估和选择，以及基因的交叉和变异，可以不断优化求解问题的适应度值，并逐渐逼近最优解。
二、特征选择的方法特征选择方法可以分为三大类：过滤式方法、包装式方法和嵌入式方法。
过滤式方法通过计算特征的相关性或者信息熵等指标，独立于具体的学习算法，从而选择出最具有代表性的特征。
包装式方法则将特征选择问题视为一个优化问题，利用机器学习算法的性能评估指标作为目标函数，通过搜索算法选择出最优的特征子集。
嵌入式方法则将特征选择融入到学习算法中，通过学习算法自身的优化过程选择出最优的特征子集。
三、基于遗传算法的特征选择方法基于遗传算法的特征选择方法是一种包装式方法，它通过自动优化特征子集的选择，提高机器学习算法的性能。
其基本思想是将特征子集表示为二进制编码的染色体，并使用遗传算法进行进化优化。
具体而言，基于遗传算法的特征选择方法包括以下步骤：1. 初始化种群：随机生成一定数量的个体作为种群。
2. 适应度评估：根据染色体表示的特征子集，使用机器学习算法训练模型，并根据模型的性能评估指标计算每个个体的适应度。
3. 选择操作：根据个体的适应度值，使用选择算子选择出一部分优秀的个体作为父代。
4. 交叉操作：从父代中选择两个个体，通过交叉算子生成下一代的染色体。
5. 变异操作：对新生成的染色体应用变异算子进行变异操作，引入新的基因。
机器学习中的遗传算法研究及应用
机器学习中的遗传算法研究及应用遗传算法在机器学习中的应用机器学习是一种以计算机程序为主体，利用数据挖掘、统计学习等技术对数据进行模型预测或知识发现的一种学习方法。
在机器学习中，遗传算法是一种重要的优化算法，也是一种模拟自然进化过程的随机优化算法。
本文将就遗传算法在机器学习中的应用研究做一些讨论。
一、遗传算法的概述遗传算法是一种搜索算法，直接模拟了自然进化过程中的遗传、变异和自然选择等关键过程。
遗传算法主要包括选择、交叉和变异等重要操作。
具体而言，选择操作是选择适应度较高的个体；交叉操作是将两个适应度较高的个体，根据交叉概率进行基因重组，产生一个新的后代；变异操作是以一定概率改变某个后代的基因，产生一个新的孩子。
遗传算法可以用于单个目标和多个目标的优化问题，不需要任何先验信息，适用于没有目标函数解析式的问题。
同时，由于遗传算法具有大规模、全局搜索和并行求解等特点，其在工程优化、软件设计、信号处理、图形处理和自动控制等领域都得到了广泛的应用。
二、遗传算法的应用案例(一) 机器学习中的遗传算法在机器学习领域，遗传算法主要应用于神经网络、支持向量机和朴素贝叶斯算法等目标函数优化问题。
具体而言，遗传算法主要优化神经网络的偏置和权重矩阵，以提高神经网络性能；也可通过遗传算法对输入数据进行特征选择，以提高支持向量机的分类准确率等。
(二) 遗传算法辅助物流车辆路径规划物流车辆路径规划是物流管理中的一个重要问题。
为了减少物流成本、提高物流效率，需要对物流车辆路径做出科学的决策。
遗传算法可以用于物流车辆路径规划问题的优化。
具体而言，可以将物流车辆路径规划问题看成一个TSP问题，即旅行商问题，用遗传算法进行求解。
(三) 遗传算法在二元分类器上的应用在数据挖掘和模式识别领域，二元分类器是一类常见的分类器。
为了提高二元分类器的分类准确性和稳定性，可以使用遗传算法来对分类器进行优化。
具体而言，可以将分类器的特征子集看作个体基因，以分类准确率作为适应度函数，通过选择、交叉和变异等遗传算法操作，得到一组优化后的分类器特征。
遗传算法优化的BP神经网络对汽车销售的预测
遗传算法优化的BP神经网络对汽车销售的预测
唐菁敏;王超;曹操;邹淼
【期刊名称】《价值工程》
【年(卷),期】2016(035)012
【摘要】为了使BP神经网络拟合复杂函数的能力得到进一步提升,本文通过改变BP神经网络结构的权值和阈值,从而进一步优化遗传算法,并将此设计的模型应用到预测汽车销售系统之中.为了比较它与传统BP神经算法预测效果,我们进行了预测仿真,从中可以比较两者准确性高低与否.仿真结果表明改进后的算法对存在较明显线性相关性的数据时有更好的拟合能力和更高的预测精度.
【总页数】4页(P74-77)
【作者】唐菁敏;王超;曹操;邹淼
【作者单位】昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明650504;昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明650504;昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明650504;昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明650504
【正文语种】中文
【中图分类】F224
【相关文献】
1.改进遗传算法优化的BP神经网络高炉煤气预测 [J], 白鹏;王浩
2.基于遗传算法优化BP神经网络模型的风电功率预测 [J], 张启龙;王立威
3.基于遗传算法优化BP神经网络的中国企业OFDI投资额预测模型 [J], 刘峻杉;
张磊;尹寓
4.基于遗传算法优化的BP神经网络在考研结果预测中的应用 [J], 李驰
5.基于改进遗传算法优化BP神经网络的土壤湿度预测模型 [J], 王佳楠;王玉莹;何淑林;时龙闽;张艳滴;孙海洋;刘勇
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基于遗传算法优化的BP神经网络在考研结果预测中的应用
黑铉语言信麵与电睡China Computer & Communication2021年第1期基于遗传算法优化的B P神经网络在考研结果预测中的应用李驰(四川大学锦城学院计算机科学与软件工程系，四川成都611731)摘要：通过遗传算法先对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化后，再将BP神经网络用于考研结果的预测模型中。
实验表明，这种优化后的预测模型因为克服了收敛速度慢、易产生局部最小等缺陷，比单纯使用BP神经网络建立的预测 模型准确度更高。
将这个预测模型用于考研报名之前供学生预测参考，方便学生做出合理的决策，具有一定的实际意义。
关键词：考研；预测；BP神经网络；遗传算法中图分类号：TD712 文献标识码：A文章编号：1003-9767 (2021) 01-038-04Application of BP Neural Network Based on Genetic Algorithms Optimization in Prediction of Postgraduate Entrance ExaminationLI Chi(Department of Computer Science and Software Engineering,Jincheng College of Sichuan University,Chengdu Sichuan611731, China) Abstract：F irs tly,the in itia l weight and threshold of BP neural network are optimized by genetic algorithm,and then BP neural netw ork is used in the pre diction model of the results o f the postgraduate entrance exam ination.The experim ent shows that the optim ized prediction model overcomes the shortcomings o f slow convergence speed and easy to produce local m inim um,so it is more accurate than the pre diction model established by BP neural network alone.This pre diction model can be used as a reference for students to make a reasonable decision before applying fo r postgraduate entrance examination.Key words：postgraduate entrance exam ination;prediction;BP neural network;genetic algorithms〇引言随着社会对于高素质知识型人才的需求越来越迫切，我 国报考研究生的人数呈现逐年大幅増加的趋势。
遗传算法在BP神经网络优化中的应用
遗传算法在 BP 神经网络优化中的应用2O世纪80年代后期 ,多机器人协作成为一种新的机器人应用形式日益引起国内外学术界的兴趣与关注.一方面，由于任务的复杂性，在单机器人难以完成任务时，人们希望通过多机器人之间的协调与合作来完成.另一方面，人们也希望通过多机器人间的协调与合作，来提高机器人系统在作业过程中的效率。
1943年，Maeullocu和 Pitts融合了生物物理学和数学提出了第一个神经元模型。
从这以后，人工神经网络经历了发展、停滞、再发展的过程，时至今日正走向成熟,在广泛领域里得到了应用,其中将人工神经网络技术应用到多机器人协作成为新的研究领域。
本文研究通过人工神经网络控制多机器人完成协作搬运的任务—3 J，并应用遗传算法来对神经网络进行优化。
仿真结果表明，经过遗传算法优化后的搬运工作效率显著提高,误差降低.1 人工神经网络 ANN)的基本原理和结构人工神经网络(Artiifcial Neural Network，ANN)) 是抽象、简化与模拟大脑神经结构的计算模型,又称并行分布处理模型 J。
ANN 由大量功能简单且具有自适应能力的信息处理单元——人工神经元按照大规模并行的方式通过一定的拓扑结构连接而成。
ANN拓扑结构很多，其中采用反向传播(Back—Propa—gation，BP)算法的前馈型神经网络(如下图1所示）,即BP人工神经网络，是人工神经网络中最常用、最成熟的神经网络之一 .BP网络模型处理信息的基本原理是：输入信号x；通过中间节点(隐层点 )作用于出节点，经过非线形变换,产生输出信Yk,网络训练的每个样本包括输入向量x和期望输出量 T,网络输出值Y与期望输出值T之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值w;；和隐层节点与输出节点之间的联接强度Y以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练,确定与最小误差相对应的网络参数 (权值和阈值）,训练即告停止.此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线形转换的信息。
基于遗传算法的特征选择知识讲解
基于遗传算法的特征选择知识讲解1.基本原理：基于遗传算法的特征选择主要通过三个操作来模拟自然界的进化过程：选择、交叉和变异。
在每一代中，根据其中一种目标函数，从当前的特征子集中选择适应度较高的个体，将它们进行交叉和变异操作，生成新的个体。
通过不断迭代，逐渐寻找到最优的特征子集。
2.适应度函数：适应度函数在基于遗传算法的特征选择中起到了重要作用。
适应度函数的定义需要结合具体的分类任务和评估指标，常见的有准确率、召回率、F值等。
适应度函数的目标是寻找到一个特征子集，使得分类器的性能达到最优。
根据问题的具体要求，适应度函数可以进行灵活的定义。
3.选择操作：选择操作是基于适应度函数，从当前的特征子集中选择出适应度较高的个体。
常用的选择策略包括轮盘赌选择、锦标赛选择等。
轮盘赌选择根据每个个体的适应度值，计算出其被选择的概率，然后随机选择个体。
锦标赛选择则是随机选择一定数量的个体，从中选择适应度值最高的个体作为下一代的父代。
4.交叉操作：交叉操作是基于染色体的基因组合，生成新的个体。
常用的交叉方式有单点交叉、多点交叉、均匀交叉等。
单点交叉是在染色体的其中一个位置进行切割，然后将两个父代的染色体片段进行互换，得到两个新的个体。
多点交叉和均匀交叉则是在多个位置或全部位置进行切割和互换。
5.变异操作：变异操作是为了增加种群的多样性，防止陷入局部最优。
常用的变异方式有位变异和插入变异。
位变异是对染色体的其中一位基因进行随机变异，比如将0变为1或将1变为0。
插入变异则是将染色体上的其中一个基因插入到另一个位置。
6.终止条件：终止条件是指算法停止迭代的条件。
常见的终止条件包括达到最大迭代次数、种群的平均适应度达到阈值、种群的适应度值趋于稳定等。
-能够通过自动的方式发现最优的特征子集，避免了人工选择特征的主观性和主观性的错误。
-能够处理大规模的特征集合，有效地减少了特征维度。
-能够对特征之间的相关性进行处理，提高了分类器的预测性能。
基于BP神经网络及其优化算法的汽车车速预测
4、预测实验
4、预测实验
我们使用优化后的BP神经网络模型来进行曝气量预测。我们选取一部分数据 作为训练集，另一部分数据作为测试集，通过交叉验证来评估模型的预测性能。
1、预测结果
1、预测结果
经过遗传算法优化后，BP神经网络模型的预测误差显著降低。在测试集上， 预测结果的平均绝对误差和均方误差分别为2.3%和4.1%，显示出较高的预测精度。
文献综述
文献综述
BP神经网络是一种常用的深度学习模型，通过反向传播算法调整网络权重， 实现输入与输出之间的非线性映射。然而，传统的BP神经网络模型在股价预测中 存在一定的局限性，如易陷入局部最小值、训练时间长等。
文献综述
布谷鸟算法是一种元启发式优化算法，通过模拟布谷鸟的巢穴选择行为，实 现算法的优化。近年来，布谷鸟算法在很多领域得到了广泛的应用，但在股价预 测方面的研究较少。
3、布谷鸟算法优化：采用布谷鸟算法对BP神经网络的权重进行优化，提高模试：将预处理后的数据分为训练集和测试集，利用训练集对 模型进行训练，并用测试集对模型进行测试。
1、布谷鸟算法优化后的BP神经 网络模型在股价预测中具有更高 的准确性和稳定性。
2、模型的预测误差主要来源于 市场环境的变化和股票数据本身 的波动性。
参考内容
引言
引言
随着市场经济的发展，股票市场作为其重要组成部分，对经济的稳定和发展 具有举足轻重的作用。然而，股票价格的波动受到多种因素的影响，其预测是一 个复杂的问题。近年来，技术的发展为股价预测提供了新的解决方案。本次演示 旨在探讨基于布谷鸟算法优化BP神经网络模型的股价预测方法，旨在提高预测准 确性和稳定性。
2、BP神经网络模型构建
2、BP神经网络模型构建
我们使用MATLAB中的神经网络工具箱来构建BP神经网络模型。我们选择隐含 层数为3层，每层神经元数为10个。我们使用交叉验证来选择最佳的激活函数和 初始化方法。
基于遗传算法的特征选择方法
基于遗传算法的特征选择方法Genetic Algorithm (GA) is a powerful optimization technique that mimics the process of natural evolution. 遗传算法（GA）是一种强大的优化技术，模拟了自然进化的过程。
It starts with a random populationof individuals, which are then evolved over multiple generations to find an optimal solution to a given problem. 它从一个随机的个体群体开始，然后经过多代演化来寻找给定问题的最优解。
One of the key applications of genetic algorithms is feature selection, a process of selecting the most relevant features from a dataset to improve the performance of machine learning models. 遗传算法的一个关键应用是特征选择，这是从数据集中选择最相关的特征，以改善机器学习模型的性能。
Feature selection is essential in machine learning tasks as it helps to reduce the dimensionality of the data and improve the accuracy of the models. 特征选择在机器学习任务中是必不可少的，因为它有助于减少数据的维度并提高模型的准确性。
Genetic algorithms offer a promising approach to feature selection by searching through a large space of possible feature subsets to find the most optimal set for a given problem. 遗传算法通过搜索大量可能的特征子集来为给定问题找到最优的特征集，为特征选择提供了一个有希望的方法。
基于遗传算法的车队路径规划与调度优化研究
基于遗传算法的车队路径规划与调度优化研究随着物流行业的发展，车队路径规划和调度优化成为了提高运输效率和降低成本的关键。
而遗传算法作为一种经典的优化算法，被广泛应用于车队路径规划和调度优化问题中。
本文将通过研究车队路径规划和调度优化问题，探讨基于遗传算法的解决方案。
一、车队路径规划问题车队路径规划问题是指为一组运输车辆选择最优路径，使得运输成本最小或者运输时间最短。
在车队路径规划过程中，需要考虑多个因素，如车辆数量、配送地点、距离、限时配送等。
这些因素使得车队路径规划问题变得复杂且具有一定的约束条件。
基于遗传算法的车队路径规划问题可以分为以下几个步骤：初始化种群、编码方式、适应度评价、选择、交叉、变异和终止条件。
在初始化种群阶段，需要根据实际情况设置合适的车辆数量和配送点。
编码方式则是将路径规划问题转化为遗传算法能够处理的问题，如将路径表示为一个序列。
适应度评价阶段是根据具体优化目标进行评估，如最小化运输成本或最小化运输时间。
选择操作根据适应度值选择部分个体用于繁殖下一代，而交叉和变异操作则是对选择出的个体进行遗传操作，以产生新的个体。
最后，根据预设的终止条件来终止算法的运行。
二、车队调度优化问题车队调度优化是指为一组运输车辆合理安排各项任务，以最大化资源利用和满足各项约束条件。
与路径规划问题类似，车队调度优化问题也需要考虑多个因素，如车辆的容量、时间窗口、工作时间、交通拥堵等。
基于遗传算法的车队调度优化问题可以按照以下步骤进行：初始化种群、编码方式、适应度评价、选择、交叉、变异和终止条件。
在初始化种群阶段，需要根据实际情况设置合适的车辆数量和任务分配策略。
编码方式是将调度问题转换为遗传算法可处理的问题，如将任务表示为一个序列。
适应度评价阶段是根据具体优化目标评估调度结果，如最大化资源利用或最小化延误时间。
选择操作根据适应度值选择部分个体用于繁殖下一代，而交叉和变异操作则是对选择出的个体进行遗传操作，以产生新的个体。
基于算法的分类器设计与特征选择的关系
基于算法的分类器设计与特征选择的关系在机器学习领域中，分类是一项重要的任务，而算法的分类器设计和特征选择是分类问题中必不可少的步骤。
本文将探讨基于算法的分类器设计与特征选择之间的关系，以及它们在提高分类性能方面的作用。
一、算法的分类器设计算法的分类器设计是指通过使用不同的算法模型来进行分类任务。
常见的分类器包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等。
不同的算法分类器具有各自的特点和适用场景。
1. 决策树分类器决策树是一种基于树形结构的分类模型，它通过判断多个特征来对样本进行分类。
决策树分类器的设计可以根据特征的信息增益或基尼系数进行选择分裂特征，以达到最优的分类效果。
2. 朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类算法。
它通过计算样本在每个类别下的条件概率来进行分类。
在设计朴素贝叶斯分类器时，需要估计每个特征在各个类别下的概率分布。
3. 支持向量机分类器支持向量机是一种二分类模型，它通过在特征空间中找到一个最优超平面来进行分类。
在支持向量机分类器的设计中，需要选择合适的核函数和调整正则化参数，以实现最佳的分类性能。
4. 神经网络分类器神经网络是一种模拟人脑神经元网络的分类模型，它通过多个神经元之间的连接和激活函数来进行分类。
神经网络分类器的设计中，需要选择合适的网络结构和调整参数，以优化分类性能。
二、特征选择的作用特征选择是指从原始特征集中选择一部分特征用于分类任务。
特征选择的目的是提高分类性能，减少特征维度和复杂性。
特征选择可以基于过滤、包装或嵌入等方法进行。
1. 过滤式特征选择过滤式特征选择是在特征选择和分类器训练之间进行的独立步骤。
它通过评估特征与类别之间的相关性来选择最相关的特征。
常用的过滤式特征选择方法包括方差选择、互信息和相关系数等。
2. 包装式特征选择包装式特征选择是将特征选择视为一个优化问题，将分类器的性能作为评价指标来进行特征选择。
它通过反复训练不同的特征子集，并评估分类器的性能来选择最佳的特征子集。
车辆路径问题中的遗传算法设计
车辆路径问题中的遗传算法设计一、本文概述Overview of this article车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）是运筹学和物流领域的一个经典难题，其目标是在满足一系列约束条件（如车辆容量、客户需求、时间窗口等）的前提下，为一系列车辆规划最优的送货路径，以最小化总成本（如运输成本、时间成本等）。
随着物流行业的快速发展和智能化水平的提升，VRP问题的求解方法日益受到学术界和工业界的关注。
Vehicle Routing Problem (VRP) is a classic challenge in the fields of operations research and logistics. Its goal is to plan the optimal delivery path for a series of vehicles while satisfying a series of constraints (such as vehicle capacity, customer demand, time window, etc.), in order to minimize the total cost (such as transportation cost, time cost, etc.). With the rapid development of the logistics industry and the improvement of intelligence level, the solution methods of VRP problems are increasingly receiving attention from bothacademia and industry.遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传学机制的优化搜索算法，具有全局搜索能力强、鲁棒性好等特点，在解决VRP等复杂优化问题中展现出独特的优势。
基于神经网络的智能车辆控制系统研究
基于神经网络的智能车辆控制系统研究智能车辆控制系统是当今汽车行业的热点研究方向之一。
随着人工智能技术的快速发展，基于神经网络的智能车辆控制系统在提高行车安全性、提升汽车性能和减少交通事故等方面展现出巨大潜力。
本文将探讨基于神经网络的智能车辆控制系统的研究现状、工作原理和应用前景。
第一部分：研究现状近年来，基于神经网络的智能车辆控制系统在学术界和工业界引起了广泛关注。
神经网络作为一种模拟人脑神经元工作方式的算法，具有强大的学习和处理能力。
研究者们基于神经网络提出了各种智能车辆控制算法，包括车辆路径规划、车辆稳定控制、车辆感知等。
路径规划是智能车辆控制的核心问题之一。
研究者们通过训练神经网络模型，使其能够学习和预测道路条件、交通状况和目标方向等信息，从而实现自动驾驶的路径规划功能。
对于不同的道路环境，神经网络能够根据历史数据快速适应并生成最佳路径，大大提高了行车的安全性和效率。
车辆稳定控制是保证行车安全的重要环节。
神经网络可以通过学习车辆的动力学模型和环境信息，实现实时的车辆稳定控制。
例如，当车辆遇到突发情况时，神经网络能够快速判断并采取相应的控制策略，如调节制动力和转向角度，保持车辆的稳定性，有效防止交通事故的发生。
车辆感知是智能车辆控制的基础。
神经网络在车辆感知方面具有很好的应用前景。
通过训练神经网络模型，使其能够从车载摄像头、激光雷达等传感器获取的信息中提取关键特征，如道路标志、障碍物等，并进行准确的分类和识别。
这些感知能力为智能车辆的自主决策和操作提供了重要的基础。
第二部分：工作原理基于神经网络的智能车辆控制系统主要包括数据采集、模型训练和实时控制三个主要环节。
在数据采集阶段，智能车辆搭载各种传感器和摄像头，收集不同道路环境下的大量数据，如车速、加速度、方向盘转角、摄像头图像等。
这些数据经过预处理和标注后，将成为神经网络模型的训练样本。
在模型训练阶段，研究者们采用神经网络模型进行参数优化和训练。
遗传算法在物流配送车辆优化调度中的应用
遗传算法在物流配送车辆优化调度中的应用遗传算法是一种模拟自然界遗传机制的优化算法，常被用于解决复杂的优化问题，如物流配送车辆的优化调度。
物流配送车辆的优化调度问题是指在满足各种约束条件下，合理安排运输车辆的路径和顺序，以最大程度地提高运输效率、降低成本。
在这个过程中，遗传算法能够用来最优解，从而优化配送车辆调度。
遗传算法通过模仿自然选择、交叉和变异等基本生物学原理，在优化空间中寻找最佳解。
物流配送车辆优化调度问题可以通过遗传算法的基本流程来解决：1.初始化种群：将问题抽象为一组染色体，每个染色体代表一个可能的解（代表车辆的路径和顺序）。
初始种群通过随机生成进行初始化。
2.适应度评估：根据问题的特定条件，计算每个染色体的适应度值，用于评估其质量。
适应度值可以基于目标函数（如最短路径或最小成本）来定义。
3.选择操作：根据适应度值，选择一部分优秀的染色体来产生下一代。
常用的选择操作有轮盘赌选择和竞争选择等。
4.交叉操作：选取两个染色体作为父本，通过交叉操作生成子代。
交叉操作可以通过随机选取交叉点，将两个父本的部分基因进行交换。
5.变异操作：对新生成的子代进行变异操作，增加种群的多样性。
变异操作可以通过随机选择部分基因，并随机改变其值。
6.更新种群：用新生成的子代替代原有的染色体，形成新的种群。
7.重复步骤2至6，直到达到停止条件（如达到最大迭代次数或找到满足要求的解）。
通过迭代优化，遗传算法能够找到最佳的车辆路径和顺序，以实现物流配送的效率最大化和成本最优化。
1.并行处理：遗传算法的基本操作可以并行计算，提高了效率。
2.灵活性：遗传算法可以处理复杂的约束条件，如不同车辆的载重限制、时间窗口约束等。
3.鲁棒性：遗传算法是一种启发式算法，不容易陷入局部最优解，能够在多个起始点进行。
4.可拓展性：遗传算法可以与其他优化算法结合，如模拟退火算法、蚁群算法等，进一步提高效率。
遗传算法在物流配送车辆优化调度中的应用已取得了很好的效果。
基于遗传算法与BP神经网络的RV减速器结构优化设计
基于遗传算法与BP神经网络的RV减速器结构优化设计基于遗传算法与BP神经网络的RV减速器结构优化设计引言：随着工业技术水平的不断提高，机械传动装置的性能要求也越来越高。
减速器作为机械传动的重要组成部分，起着传递动力和调整转速的重要作用。
为了满足不同工况下的需求，减速器的优化设计成为一个重要的研究领域。
本文将提出一种结合遗传算法和BP神经网络的方法，用于进行RV减速器结构的优化设计，以提高其性能和效率。
一、遗传算法介绍遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。
它通过模拟生物进化过程中的遗传、变异和自然选择等机制，来搜索问题的最优解。
遗传算法由三个基本操作构成，即选择、交叉和变异。
在每一代中，通过对个体进行适应度评估，选出适应度高的一部分进行交叉和变异，从而产生下一代的个体。
通过不断的进化，算法将逐步趋于最优解。
二、BP神经网络介绍BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，被广泛应用于模式识别、预测和优化问题等领域。
BP神经网络具有较强的非线性映射能力和自适应学习能力。
其主要包含输入层、隐含层和输出层三个层次。
输入层接受外部输入信号，隐含层根据权重和偏置对信号进行处理，输出层输出最终的结果。
网络中的每个神经元都与其他神经元相连，通过不断的反向传播，调整权重和偏置，以最小化网络的误差。
三、RV减速器结构优化设计RV减速器是一种常见的圆柱蜗杆减速器，其结构主要由减速器壳体、输入轴、输出轴和蜗杆等部件组成。
RV减速器的性能主要与其结构参数有关，如减速器壳体的材料、输入轴和输出轴的直径、蜗杆的螺旋角等。
因此，如何选取适当的结构参数，对于提高减速器的性能至关重要。
本文提出的优化方法主要包括两个步骤：遗传算法的参数优化和BP神经网络的结构优化。
首先，利用遗传算法对RV减速器的结构参数进行优化。
定义适应度函数，以减速器的性能指标为目标值，如输出转矩和效率等。
根据适应度函数的定义，将减速器的结构参数编码成染色体，并通过选择、交叉和变异等操作，产生新一代的个体。
基于遗传算法的数据挖掘方法研究
基于遗传算法的数据挖掘方法研究随着信息技术的日益发达和大数据时代的到来，数据挖掘成为了一门越来越关键的技术。
数据挖掘技术可以从海量的数据中，挖掘出有意义的规律和信息，为人们提供更加准确的决策依据。
其中，基于遗传算法的数据挖掘方法具有很高的研究价值和应用前景。
一、遗传算法概述遗传算法是一种模拟自然界中生物进化过程的搜索算法，其基本思想是将问题的解表示为基因串，通过求解基因串的优化问题来寻求最优解。
遗传算法的流程如下：1. 初始化：随机生成一组个体（即基因串），形成初始种群。
2. 选择：按照个体适应度的大小，选择出优秀的个体进入下次迭代。
3. 交叉：将选出的个体进行交叉操作，以产生新的后代个体。
4. 变异：对新的个体进行变异操作，以增强种群的多样性。
5. 迭代：重复进行选择、交叉和变异操作，直到满足停止迭代的条件。
通过不断地迭代优胜劣汰，最终得到问题的最优解。
二、基于遗传算法的数据挖掘方法基于遗传算法的数据挖掘方法主要分为两个方面：一是利用遗传算法进行特征选择，二是通过遗传算法优化分类器。
1. 特征选择在实际应用中，数据量巨大，特征数过多，特征选择对于数据挖掘的速度和准确性都具有很大的影响。
因此，选取合适的特征子集，不仅能够降低数据的维度，还能够提高分类器的分类准确率。
基于遗传算法进行特征选择的流程如下：1）将每个特征表示为基因串的一段，将整个特征集表示为一个染色体。
2）按照染色体内特征的重要性进行适应度计算，适应度越高的染色体越有可能被选择。
3）通过选择、交叉和变异操作，得到下一代染色体。
4）重复进行操作，直到染色体的适应度满足停止迭代的条件。
得到最终的染色体后，可以还原出感兴趣的特征子集，从而进行下一步的数据挖掘任务。
2. 分类器优化分类器是从训练数据中学习的，学习效果好坏直接影响到分类器的分类准确率。
因此，优化分类器的学习效果也是数据挖掘研究的一个重要方向。
基于遗传算法进行分类器优化的流程如下：1）将分类器的参数表示为基因串的一段，将整个分类器表示为一个染色体。
长途客运数据挖掘与分析考核试卷
5. K-means算法在聚类时需要指定一个参数，这个参数是______。
6.在时间序列分析中，如果数据呈现出季节性变化，可以使用的模型是______。
7.数据挖掘的五个基本步骤是______、______、______、______和______。
8.在Apriori算法中，用来减少频繁项集搜索空间的方法是______。
A.乘客个人信息
B.车辆运营数据
C.路线信息
D.天气数据
18.以下哪些技术属于无监督学习？（）
A. K-means聚类
B.主成分分析
C.自组织映射
D.支持向量机
19.在数据挖掘过程中，以下哪些步骤是必要的？（）
A.确定目标
B.数据采集
C.数据预处理
D.结果评估
20.以下哪些模型可以用于客运企业进行客户细分？（）
3.时间序列分析预测客流量：收集历史客流量数据，使用移动平均、指数平滑或SARIMA模型进行趋势和季节性分析，预测未来客流量，调整模型参数以减少误差。
4.车辆故障预测：收集车辆维护记录、运营数据等，使用机器学习模型（如神经网络、决策树）进行特征学习和预测，制定预防性维护策略，降低故障率。
3.在长途客运数据分析中，如何使用时间序列分析方法预测未来一段时间的客流量？请给出具体的步骤和方法。
4.请阐述如何使用数据挖掘技术对长途客运车辆进行故障预测，包括数据准备、模型选择和实施策略等方面。
标准答案
一、单项选择题
1. C
2. C
3. D
4. D
5. D
6. D
7. D
8. C
9. D
10. C
9.在机器学习中，增加训练数据量总是能够提高模型的性能。( )
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基于BP神经网络遗传算法的客运车辆类型分类
秦慧超胡红萍白艳萍
中国中北大学，太原030051，中国
摘要：本文总结了六大特色属于基于有限元分析的遗传算法（GA ）的乘用车
类型。
我们所获得的最优特征子集，包括长度，宽度和长度的比，和高度的比率，然后我们将这个最优特征子集的另一个特点，包括长、宽、高、以及网络的输入.传播（BP ）神经网络的返回和支持向量机（SVM ）应用于CLAS -SIFY乘用车类型.共有四个乘用车类型，本文选取400个乘用车样本，其中320个采样作为训练集（每个类都有80个样本），而另一个80个样品作为试验组，取样本作为网络输入，并采取四班客运车辆类型输出，为了测试功能，我们已申请BP 神经网络来选择最优的特征子集作为网络输出、分类交流去验证结果。
精度率可达到96％，并且第一TYDE的分类准确率达到100％，在此条件下，得到了一个结论，该算法比传统的更好。
关键词：遗传算法（GA）;特征选择;反向传播（BP）网络;乘用车型
CLD号：TPl83 文献标识码：A 文章编号:1674-8042（2012）03-0251-04 DOI：lO.3969/j.issn.1674-8042.2012.03.0ll
0引言
电子不停车收费系统（ETC ）是一种重要的智能交通系统的一部分（ITS），近多年来，它已被广泛应用于世界各个地方，在中国也得到高度的重视。
许多例子证明，在中国ETC正在改变着在其他应用中的收费方式。
EAS的实践证明：ETC某些方面具有优势，比如节能，减排，合格率及重的增加，减少工作强度等。
虽然车辆信息已经存储在集成电路（IC）卡，交换IC卡仍存在收费的漏洞。
将自动车型分类与IC卡相结合，可以有效避免漏洞。
本文应用遗传算法（GA ）的特征选择，选择属于客运车辆类型的六个特征最优子集，并采用反向传播的（BP ）神经网络，对四种类型车辆的乘客进行分类，以便获得更好的结果。
人工神经网络（ANN）实际上是一个简单的概念，而通过神经网络连接的复杂网络，是由许多相同的，平行和互连神经元型构成。
并且信号是由神经元的交互处理。
遗传算法是一种基于遗传和进化的自适应概率优化技术。
同时也是进制机制复杂系统的优化。
它是一种随机搜索的算法。
1 BP和SVM 有关的模型
BP网络是前馈神经的内核。
拉尔网络80％一90％的人工神经网络模型中使用BP网络或它的变化模型，BP网络是一个利用权值进行训练的多层网络非线性微程序，BP算法包括信息正向传播和误差回传播，误差回传播，指沿原路径
返回的错误。
网络修改权重的方式指神经元上的每一层，达到预期值，BP网络结构有一个隐藏层图1所示。
图1 BP与隐层神经网络模型
在图1中，P表示输入，A表示前期预计值输出，i是隐藏层神经元的数量，K个输出神经元，W1和W的数目表示权重，B 1和B 2分别表示偏差，F1和F2表示激活转移的程序，输入神经元的数目等于数网络输出的PS矩阵。
公式可以被描述为A = F（WP + B），（1）其中，A，F，W，P和B代表矩阵。
激活传递函数通常使用阈值函数，S形和线性函数。
支持向量机（SVM）是一种算法，它可以使输入矢量被映射到一个高维空间，预选非线性映射，一个最优分类超平面可建在这个空间，以变换低维的线性英寸，线性分离到高维样本，例如变换，可实现与内核运转，SVM是一种经典的二进制，SVM原理图如图2所示。
图2支持向量机的原理图
径向基函数（RBF）是常用的核函数之一，可表示为：
其中，X和Xi表示样本的特征向量
2使用遗传算法的特征选择
特征选择的过程是从特征集D中选择最优特征子集d（d<D）），特征选择可以帮助减少无关或冗余的功能，从而达到重新选取功能号码，改善生产模型的精度以及减少运行的时间。
特征选择过程通常包括产生过程，评价函数，停止标准和验证程序，停止准则。
评估过程口头指的是一个门槛，搜索时在阈值域内停止评价函数的值。
阀值的程序可以验证基于数据集的有效性，特征子集特征选择如图3所示。
图3特征选择过程
2.1遗传算法的产生过程
GA元素包括参数编码，初始人口设定，适应度函数的设计。
遗传操作的符号（选择，交叉，突变）和控制参数设定，具有较高的锻炼价值，交叉是用来生成一个新的个体的主要方法，交叉算子和变异算子合作共同完成全球搜索、并完成在搜索空间内的局部搜索。
代过程是一个有限元分析的搜索过程。
搜索算法可以划分成完整的算法，启发式算法和随机算法，GA属于随机算法性能。
本文所采用的是参数编码，在其中染色体长度是6，并且每个基因表示特征，等位基因值是{0,1}，其中0意味着我们不应该选择此功能，而1则意味着相反的意思。
遗传算法的典型总人口组成30-100 个体，然而，由于设置此文件有限的特征数量，我们选择10 个体。
则适应度函数为：
其中，T表示期望的输出，A是预测的输出。
选择是优胜劣汰不可或缺的操作。
选择功能是利用本文进行随机抽样通用的方法。
其中根据品种选择的个体，从个体的适应当前物种，和转化繁殖概率则经选定的个人被转移到下一个人群，本文采用单点交叉操作器和离散变异算子为操作方式，控制参数化是可选参数。
2.2评估函数
评价函数用来评价提供的功能子集在生成多项式方面的工作原理，振动性功能可以分为滤波器和包装器。
在本文中包装作为评价功能，而且基本上它是一个分类。
分类的样本集，包装使用选定特征子集，并依据分类精度规范功能子集，对于公式（3），当分子较小时，具有较高的分类精度。
3模型与结果分析
本文将客运车辆分为四类，分类标准如表1所示
旅客的收费标准表1分类
在本文中乘用车以长度，宽度，高度和其比率为特征，六个特征示于表2中。
本文采用遗传算法的六大特征选择功能，BP神经网络作为评价函数，本文中，BP神经网络是由多个FEA-输入和单输出组成，挑选最佳效果特征示于表3中。
表4四个比较结果
表4四个比较结果
图4 BP的最佳功能
图5 BP长、宽高
以样本特征作为输入向量，车辆类型作为输出向量，每个类型样品量，分类类型以知。
车辆类型作为输出，其中1,2,3和4表示的输出，这是本文利用Matlab 对数据进行归一化处理，然后我们进行分类和预测，本文采用400样品，其中样品320是用于训练（每个类包含80个样本），以及其它80样本进行测试（第一类型包含21个样本，第二类型包含10个样本，第三类型包含21个样品，第四类型包含28个样本）。
BP神经网络的最优特征子集的功能是用来作为特征向量。
比较BP神经网络的输出端和SVMHl的长度的宽度和高度（长宽高）的三个特征向量的输出，可以得到表4中列出并在图4 - 图7所示的结果。
图6支持向量机优化功能
图7 SVM长宽高
4结论
ETC已成为中国公路收费的发展趋势，一个很好的分类趋势有助于提高工作效率。
试验结果表明，与应用遗传算法用于特征选择，我们可以获取最佳的特征子集，从而导致理想的分类车辆类型。
参考文献
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