基于增量学习支持向量机集成算法的轨道电路故障诊断方法

摘要

提出1种基于增量学习的支持向量机集成算法,增量学习的思想是使学习器的精度可以随着其应用过程中样本集的不断积累而逐步提高。把增量学习引入到支持向量机集成中,可以充分的利用历史训练结果得到的支持向量集,并整合增量样本,一定程度上克服了支持向量集分布不均的问题。将该方法应用于轨道电路故障数据分类,实验结果表明:增量学习支持向量机集成算法对轨道电路故障数据具有较高的分类精度。