毕业论文做svm

毕业论文做svm

毕业论文中关于支持向量机（SVM）的应用可以涵盖多个领域，例如变形监测、异常行为识别、动作识别等。以下是一些可能的研究方向和相关内容：

基于SVM的变形监测预报

研究背景：变形分析在工程建筑物的安全施工和运营中非常重要。

方法：除了传统的回归分析、时间序列法等方法，SVM因其在非线性问题上的优良表现而被应用于测绘数据处理中。

应用：结合具体工程实例，通过实际应用计算分析，建立变形分析模型并进行预测。

比较：与传统方法比较，验证SVM回归模型的精度和适用性。

基于SVM的群体异常行为识别算法研究

研究背景：社会复杂度高，监测异常事件日益重要。

方法：使用SVM进行异常行为识别，适用于大规模数据集。

基于SVM的动作识别系统

研究目的：研究经典SVM二分类算法，并将其扩展到多分类问题。

方法：通过智能手机传感器数据，搭建动作数据采集、传输和存储平台。

应用：使用SVM多分类算法训练数据，并通过优化算法（如PSO）优化SVM参数。