Icing Time Prediction Model of Pavement Based on an Improved SVR Model with Response Surface Approach

粒子群优化 支持向量机 均方误差 结冰 计算机科学 适应度函数 数学优化 趋同(经济学) 算法 数学 机器学习 遗传算法 统计 海洋学 经济增长 经济 地质学
作者
Lingxiao Shangguan,Yuan-Qi Yin,Qingtao Zhang,Qun Li,Wei Xie,Dong Zhang
出处
期刊:Applied sciences [MDPI AG]
卷期号:12 (16): 8109-8109 被引量:1
标识
DOI:10.3390/app12168109
摘要

Pavement icing imposes a great threat to driving safety and impacts the efficiency of the road transportation system in cold regions. This has attracted research predicting pavement icing time to solve the problems brought about by icing. Different models have been proposed in the past decades to predict pavement icing, within which support vector regression (SVR) is a widely used algorithm for calibrating highly nonlinear relationships. This paper presents a hybrid improved SVR algorithm to predict the time of pavement icing with an enhancement operation by response surface method (RSM) and particle swarm optimization (PSO). RSM is used to increase the number of input data collected onsite. Based on that, the optimal SVR model is established by optimizing the kernel function parameters and penalty coefficient with the particle swarm optimization (PSO) algorithm. The hybrid improved SVR is compared with SVR, PSO-SVR, and RSM-PSO for coefficient of determination (R2), mean absolute error, mean absolute percentage error, and root mean square error to check the effectiveness of PSO and RSM in optimizing SVR. The results show that the combination of two methods in the hybrid improved algorithm has a better optimization capability with R2 of 0.9655 and 0.9318 in a train set and test set, respectively, which outperforms PSO-SVR, RSM-SVR, and SVR. In addition, the R2 of the hybrid improved SVR and PSO-SVR both reach the optimal fitness value approximately at the iteration of 20, which suggests that convergence capacity remains relatively constant with the predictive accuracy being improved.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Mike001发布了新的文献求助10
刚刚
1秒前
1秒前
Mike001发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
糟糕的雁菱完成签到 ,获得积分10
3秒前
顺利大门完成签到,获得积分10
3秒前
Mike001发布了新的文献求助10
3秒前
所所应助斯文海菡采纳,获得10
4秒前
5秒前
Mike001发布了新的文献求助10
5秒前
bkagyin应助虫二队长采纳,获得10
5秒前
6秒前
Mike001发布了新的文献求助10
6秒前
sunsunsun完成签到,获得积分10
6秒前
cccc完成签到,获得积分10
7秒前
Mike001发布了新的文献求助10
7秒前
sunsunsun发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
太叔广缘完成签到,获得积分10
11秒前
echo发布了新的文献求助10
11秒前
刘天宇完成签到 ,获得积分10
11秒前
tao发布了新的文献求助50
12秒前
hjh完成签到,获得积分10
12秒前
Shaw发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
ljs发布了新的文献求助20
12秒前
孟祥辉完成签到,获得积分20
13秒前
搜集达人应助一方通行采纳,获得10
14秒前
lee发布了新的文献求助30
14秒前
15秒前
随便完成签到 ,获得积分10
16秒前
滴滴嘟完成签到,获得积分10
16秒前
16秒前
17秒前
17秒前
领导范儿应助小店不打杨采纳,获得10
18秒前
谦让友绿发布了新的文献求助10
19秒前
echo完成签到 ,获得积分10
19秒前
hhhhhha发布了新的文献求助10
20秒前
高分求助中
Teaching Social and Emotional Learning in Physical Education 900
Gymnastik für die Jugend 600
Chinese-English Translation Lexicon Version 3.0 500
Electronic Structure Calculations and Structure-Property Relationships on Aromatic Nitro Compounds 500
マンネンタケ科植物由来メロテルペノイド類の網羅的全合成/Collective Synthesis of Meroterpenoids Derived from Ganoderma Family 500
[Lambert-Eaton syndrome without calcium channel autoantibodies] 440
Plesiosaur extinction cycles; events that mark the beginning, middle and end of the Cretaceous 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 有机化学 工程类 生物化学 纳米技术 物理 内科学 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 电极 光电子学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2385192
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2091868
关于积分的说明 5261446
捐赠科研通 1818918
什么是DOI,文献DOI怎么找? 907165
版权声明 559114
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 484574