本文關(guān)鍵詞：基于模糊聚類的車輛跟馳隸屬度函數(shù)確定方法

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【摘要】：為了精確獲得車輛跟馳模糊推理系統(tǒng)的隸屬度函數(shù),避免因采用專家法而使模糊推理結(jié)果的誤差增大,提出采用模糊聚類分析的方法,考慮車輛跟馳數(shù)據(jù)內(nèi)部的關(guān)聯(lián)性,并根據(jù)高斯函數(shù)中參數(shù)的統(tǒng)計學(xué)意義進(jìn)行車輛跟馳模糊集的劃分和隸屬度函數(shù)的確定。利用NGSIM數(shù)據(jù),將后車速度、前后車相對速度、前后車間距作為輸入變量,后車加速度作為輸出變量建立車輛跟馳模糊推理系統(tǒng),對提出的基于模糊聚類的車輛跟馳隸屬度函數(shù)確定方法進(jìn)行評價。結(jié)果表明,提出的新方法能真實反映數(shù)據(jù)本身的特征和駕駛員的心理生理特性,其推理結(jié)果與真實數(shù)據(jù)誤差較小,可為車輛跟馳模糊推理系統(tǒng)的建立提供參考。
【作者單位】： 西南交通大學(xué)交通運輸與物流學(xué)院;綜合交通運輸智能化國家地方聯(lián)合工程實驗室;綜合運輸四川省重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 車輛跟馳 模糊聚類 高斯隸屬度函數(shù) 模糊推理 NGSIM
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51408509,51278429) 四川省科技廳資助項目(2013GZX0167,2014ZR0091) 中央高校基本業(yè)務(wù)經(jīng)費資助項目(SWJTU11CX080) 成都市科技局資助項目(2014RK0000056ZF,2014RK0000072ZF)
【分類號】：TP181
【正文快照】： !引言車輛跟馳模型是微觀交通流的一個基本模型,它主要研究的是在同一車行道行駛的兩輛車的跟馳行為,后隨車輛FV(following-vehicle)由于不能超越前車LV(leader-vehicle),又試圖與前車保持相對的“靠近”,所以前車的一個減速或減速的動作對跟隨車都會產(chǎn)生一個非常大的影響。在

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本文編號：529789