Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
As a critical tool that facilitates control strategy design, performance analysis and overall systems integration, dynamical engine models play important roles in developing advanced powertrain and vehicle technologies. Methodologies for effective engine modeling and strategy calibration are in high demand to meet stringent performance specifications under time/cost constraints. Recently, we explored...
It's well known that the accuracy of the inertial navigation systems will rapidly degrades with time because of the measure sensor's error. Several variance techniques have been devised for the error modelling of this error by way of weighting functions, PSD, ARMA and NNs, etc. In this paper, we use the SVM(support vector machine) technique to predict the future noise coming from the measure sensors...
An important method to solve the urban traffic congestion is to detect and identify the incident state before it becomes severity. This paper describes the development of support vector machines for urban signalized arterial streets incident detection. Input vector using two types of data: fixed detectors and probe vehicles. Incident detection is accomplished using five approaches: processing traffic...
In this paper, a nonlinear system identification based on support vector machines (SVM) has been addressed. A family of SVM-ARMA models is presented in order to integrate the input and the output in the reproducing kernel Hilbert space (RKHS). The performances of the different SVM-ARMA formulations for system identification are illustrated with two systems and compared with the least square method.
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.