基于极限学习机的VANET路段逻辑连通性算法研究

VANET是一种应用在道路交通环境中的无线通信模式,数据的传输性能从很大程度上都依靠道路交通流的状态。针对大量因素影响着VANET逻辑连通性,在对其建模时无法只应用单纯的数学分析方法,本文通过采用数据挖掘与仿真分析两种策略有效结合的方法系统性的研究和分析了VANET逻辑连通性。提出了基于极限学习机的VANET路段逻辑连通性模型,进而明确了路段逻辑连通概率与道路交通状态参数之间的直接关联。仿真实验结果表明,相比较于非线性回归模型,本文提出的基于极限学习机的模型因其设置的维隐含层节点更多一些,所以其连通概率估计误差值更小。