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摘要
针对目前国内外车辆分类效果不理想和受天气影响较大的问题,本文中提出一种基于改进长短时记忆神经网络-自适应增强算法(LSTM-AdaBoost)的多天气车辆分类方法,并提出一种"多层网格法"以准确地确定LSTM的超参数。首先建立地磁车辆检测系统平台和车辆分类方法,然后分析基于改进LSTM-AdaBoost的车辆分类结果,并对不同车辆分类方法和不同天气下的分类准确率进行了对比。结果表明,与最邻近结点算法和反向传播神经网络算法相比,本文所提出的方法具有较高的准确率,最高分类准确率为92.2%。暴雨、雾霾和晴天3种天气中,暴雨时的分类准确率最低,但差别不大,最大相差3.9个百分点。
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