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基于IDM与RBFNN的组合型车辆低速跟驰模型
被引量:
10
1
作者
罗颖
秦文虎
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第8期2354-2357,2380,共5页
目前针对车辆低速跟驰驾驶的建模研究较少。通过最优加权理论将理论驱动型跟驰模型与数据驱动型跟驰模型进行结合,建立了一种基于智能驾驶者模型(IDM)与径向基函数神经网络(RBFNN)的组合型车辆低速跟驰模型。首先对NGSIM公开数据集进行...
目前针对车辆低速跟驰驾驶的建模研究较少。通过最优加权理论将理论驱动型跟驰模型与数据驱动型跟驰模型进行结合,建立了一种基于智能驾驶者模型(IDM)与径向基函数神经网络(RBFNN)的组合型车辆低速跟驰模型。首先对NGSIM公开数据集进行筛选与处理得到基础研究数据;之后分别建立基于IDM与RBFNN的低速跟驰模型,前者侧重于保证跟驰的安全性与舒适性,后者则能够输出与真实值更为相符的预测结果;最后通过改进的最优加权目标函数得到最优组合权重,从而建立起了IDM-RBFNN组合模型。用平均相对误差(MARE)进行了评估,并通过对比分析证明了组合模型具有比单一模型更优的预测效果。
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关键词
车辆低速跟驰
NGSIM
智能驾驶者模型
径向基函数神经网络
最优加权法
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职称材料
题名
基于IDM与RBFNN的组合型车辆低速跟驰模型
被引量:
10
1
作者
罗颖
秦文虎
机构
东南大学仪器科学与工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第8期2354-2357,2380,共5页
基金
中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(2242019K30043)。
文摘
目前针对车辆低速跟驰驾驶的建模研究较少。通过最优加权理论将理论驱动型跟驰模型与数据驱动型跟驰模型进行结合,建立了一种基于智能驾驶者模型(IDM)与径向基函数神经网络(RBFNN)的组合型车辆低速跟驰模型。首先对NGSIM公开数据集进行筛选与处理得到基础研究数据;之后分别建立基于IDM与RBFNN的低速跟驰模型,前者侧重于保证跟驰的安全性与舒适性,后者则能够输出与真实值更为相符的预测结果;最后通过改进的最优加权目标函数得到最优组合权重,从而建立起了IDM-RBFNN组合模型。用平均相对误差(MARE)进行了评估,并通过对比分析证明了组合模型具有比单一模型更优的预测效果。
关键词
车辆低速跟驰
NGSIM
智能驾驶者模型
径向基函数神经网络
最优加权法
Keywords
low-speed car-following
NGSIM
IDM(intelligent driver model)
RBFNN(radial basis function neural network)
optimal weighting
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于IDM与RBFNN的组合型车辆低速跟驰模型
罗颖
秦文虎
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020
10
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参考文献
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