基于BP神经网络的高速公路入口合流区域换道行为研究

发布时间：2018-03-22 21:16

  本文选题：交通工程　切入点：换道模型　出处：《公路交通科技》2014年09期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了应对高速公路入口合流区域并线事故频繁发生,在分析车辆并线行为影响因素的基础上,利用BP神经网络方法建立了车辆在该区域的决策模型,用来预测驾驶人的并线行为决策,保障车辆和驾驶人的安全。借助详细的车辆轨迹数据对模型进行了学习与测试,模型的测试结果表明:建立的BP神经网络模型用于预测驾驶人并线行为具有较高的准确度,并线车辆相对于目标车道前方车辆的相对速度是驾驶人并线时需要考虑的最重要因素。同时模型还可以进一步应用于交通仿真的研究以及驾驶人辅助系统的开发。
[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.
【作者单位】： 江苏大学汽车与交通工程学院;
【基金】：教育部博士点基金资助项目(20113227110014) 江苏省大学生创新训练项目(201410299005Z)
【分类号】：U491

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本文编号：1650432