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声明
第1章绪论
1.1研究的目的和意义
1.2船舶交通事故的预测研究现状
1.3支持向量机的历史和研究现状
1.4研究内容及结构安排
第2章支持向量机理论
2.1机器学习问题
2.2统计学习理论基础
2.2.1 VC维
2.2.2推广性的界
2.2.3结构风险最小化原则
2.3支持向量机
2.3.1基本原理
2.3.2高维空间中的最优分类面
2.3.4核函数
2.4本章小结
第3章船舶交通事故的特点与成因分析
3.1船舶交通事故概述
3.1.1船舶交通事故含义
3.1.2事故种类
3.1.3事故等级
3.2船舶交通事故的特点
3.2.1船舶交通事故的随机性
3.2.2船舶交通事故的小概率特点
3.2.3绝大多数事故的发生涉及人的因素
3.3船舶交通事故的致因分析
3.3.1人为因素
3.3.2船舶因素
3.3.3环境因素
3.4本章小结
第4章基于SVM的船舶交通事故预测方法与实现
4.1船舶交通事故的一般预测方法与实现
4.1.1灰色系统模型法
4.1.2回归法
4.1.3指数平滑法
4.2基于支持向量回归机的船舶事故预测
4.2.1支持向量回归机方法
4.2.2支持向量机回归算法与实现
4.2.3参数的选择
4.2.4事故数据的来源及特征选取
4.2.5事故数据的预处理
4.2.6实验和结果分析
4.3各预测模型的特点分析
4.4本章小结
第5章船舶交通事故预测系统与实例分析
5.1基于向量机的软件预测平台
5.1.1预测系统的界面
5.1.2支持向量机(SVM)的参数优化界面
5.2实验预测结果与数据验证分析
5.3本章小结
第6章结论与展望
参考文献
致 谢
作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文
附录