本文選題：交通工程　切入點(diǎn)：換道模型　出處：《公路交通科技》2014年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了應(yīng)對高速公路入口合流區(qū)域并線事故頻繁發(fā)生,在分析車輛并線行為影響因素的基礎(chǔ)上,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立了車輛在該區(qū)域的決策模型,用來預(yù)測駕駛?cè)说牟⒕�行為決策,保障車輛和駕駛?cè)说陌踩＝柚敿?xì)的車輛軌跡數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行了學(xué)習(xí)與測試,模型的測試結(jié)果表明:建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于預(yù)測駕駛?cè)瞬⒕�行為具有較高的準(zhǔn)確度,并線車輛相對于目標(biāo)車道前方車輛的相對速度是駕駛?cè)瞬⒕�時需要考慮的最重要因素。同時模型還可以進(jìn)一步應(yīng)用于交通仿真的研究以及駕駛?cè)溯o助系統(tǒng)的開發(fā)。
[Abstract]:In order to cope with the frequent accidents in the confluence area of expressway entrance, based on the analysis of the influencing factors of vehicle alignment behavior, the decision-making model of vehicle in this area is established by using BP neural network method. It is used to predict the decision of the driver's parallel behavior and to ensure the safety of the vehicle and the driver. The model is studied and tested with the help of detailed vehicle trajectory data. The test results of the model show that the BP neural network model has a high accuracy in predicting the parallel line behavior of the driver. The relative speed of parallel line vehicle relative to the vehicle in front of the target lane is the most important factor to be considered when the driver is in line, and the model can be further applied to the study of traffic simulation and the development of driver assistance system.
【作者單位】： 江蘇大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院;
【基金】：教育部博士點(diǎn)基金資助項(xiàng)目(20113227110014) 江蘇省大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目(201410299005Z)
【分類號】：U491

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本文編號：1650432