本文關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟車模型優(yōu)化

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【摘要】：為提高跟車預(yù)警系統(tǒng)給出的結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性,利用毫米波雷達(dá)開展實(shí)際駕駛試驗(yàn),獲取駕駛?cè)嗽诟囘^程中的穩(wěn)定、加速和減速狀態(tài)表征數(shù)據(jù)。以自車速度、自車與前車相對(duì)速度、自車與前車相對(duì)距離等3類參數(shù)的不同組合為輸入變量,以自車的加減速特性為輸出變量,建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。用遺傳算法(GA)優(yōu)化該模型。結(jié)果表明,單純的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較低,利用GA優(yōu)化模型后可有效提高模型的準(zhǔn)確率。當(dāng)輸入?yún)?shù)為自車速度、相對(duì)距離與相對(duì)速度時(shí),模型的有效率達(dá)到94.17%。
【作者單位】： 長(zhǎng)安大學(xué)汽車學(xué)院;遼寧省交通高等專科學(xué)校物流管理系;
【關(guān)鍵詞】： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 跟車模型 遺傳算法(GA) 優(yōu)化 預(yù)測(cè)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助(61374196,61473046) 長(zhǎng)江學(xué)者和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(IRT1286) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(310822151028)
【分類號(hào)】：U463.6
【正文快照】： Optimization of BP neural network based model for car-followingGUO Yanjun1,2 LU Yuping1 ZHANG Yunhu1 WANG Chang1(1 School of Automobile,Chang'an University,Xi'an Shaanxi 710064,China 2 Logistics Management0引言跟車是常見駕駛行為,其特性對(duì)交通環(huán)境有重要影

【相似文獻(xiàn)】

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