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基于深度學(xué)習(xí)DBN算法的高速公路危險(xiǎn)變道判別模型

發(fā)布時(shí)間:2019-10-03 01:08
【摘要】:針對危險(xiǎn)變道過程影響交通安全這一問題,提出一種基于深度學(xué)習(xí)DBN(deep belief netw orks)算法與分類分析方法的新型危險(xiǎn)變道量化判別模型,以解決現(xiàn)存車輛變道過程不可被量化分析及準(zhǔn)確判別的問題.招募28名被試者,利用模擬器仿真平臺開展實(shí)際場景下試驗(yàn),獲取詳細(xì)的車輛行駛數(shù)據(jù)及駕駛環(huán)境數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練的模型輸入.采用SVM算法作為輸出層的分類器,建立了DBN-SVM判別模型及基于樣本下模型的一般訓(xùn)練方法.該模型的識別精度為93.78%,較樸素貝葉斯模型和BP-ANN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別提高20.11%和14.45%,并且調(diào)整參數(shù)后判別結(jié)果穩(wěn)定.DBN-SVM模型可以根據(jù)駕駛員歷史駕駛數(shù)據(jù)對即將發(fā)生的危險(xiǎn)變道做出預(yù)測及判別,對駕駛員提出警告,從而減少交通事故的發(fā)生.此外,該研究為車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下變道判別及警示的研究提供了理論支持.
【作者單位】: 武漢理工大學(xué)交通學(xué)院;內(nèi)蒙古科技大學(xué)經(jīng)管學(xué)院;東南大學(xué)交通學(xué)院;
【基金】:教育部社科青年基金資助項(xiàng)目(16YJCZH157) 國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)資助項(xiàng)目(2012CB725405) 內(nèi)蒙古科技大學(xué)創(chuàng)新基金資助項(xiàng)目(2015QDL27)
【分類號】:TP18;U491

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本文編號:2545195

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