本文關(guān)鍵詞：基于最小二乘支持向量機(jī)的車輛跟馳行為模型

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【摘要】：基于最小二乘支持向量機(jī)(Least squares support vector machine,LS-SVM)算法建立符合我國道路交通流特征的車輛跟馳模型,并用該模型模擬單車道道路上車輛的跟馳行為。采用NGSIM提供的數(shù)據(jù)對LS-SVM模型進(jìn)行仿真驗證,將測試結(jié)果與傳統(tǒng)的Gipps模型進(jìn)行對比。結(jié)果表明:與Gipps模型相比,LS-SVM模型對應(yīng)的各項誤差指標(biāo)精度均有明顯改善,能夠挖掘變量之間的潛在關(guān)系,彌補(bǔ)傳統(tǒng)車輛跟馳模型的不足。
【作者單位】： 西南交通大學(xué)交通運(yùn)輸與物流學(xué)院;綜合交通運(yùn)輸智能化國家地方聯(lián)合工程實驗室;綜合運(yùn)輸四川省重點(diǎn)實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 車輛跟馳 機(jī)器學(xué)習(xí) 最小二乘支持向量機(jī) 回歸預(yù)測
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51278429、51408509) 四川省科技廳項目(2013GZX0167、2014ZR0091) 中央高校基本業(yè)務(wù)經(jīng)費(fèi)(SWJTU11CX080) 成都市科技局項目(2014-RK00-00056-ZF)
【分類號】：U491
【正文快照】： 車輛跟馳作為交通流微觀理論的核心內(nèi)容,其分析的對象是單條車道上車輛運(yùn)行時與前后車輛跟馳的行為特征。對車輛跟馳行為進(jìn)行研究可以有效緩解道路的交通擁擠、提高現(xiàn)有道路的通行能力和服務(wù)水平、并有助于推動汽車智能駕駛輔助系統(tǒng)的開發(fā)。學(xué)術(shù)界從20世紀(jì)50年代開始研究車輛

【相似文獻(xiàn)】

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