基于最小二乘支持向量机的车辆跟驰行为模型

发布时间：2017-07-03 15:15

  本文关键词：基于最小二乘支持向量机的车辆跟驰行为模型

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【摘要】：基于最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LS-SVM)算法建立符合我国道路交通流特征的车辆跟驰模型,并用该模型模拟单车道道路上车辆的跟驰行为。采用NGSIM提供的数据对LS-SVM模型进行仿真验证,将测试结果与传统的Gipps模型进行对比。结果表明:与Gipps模型相比,LS-SVM模型对应的各项误差指标精度均有明显改善,能够挖掘变量之间的潜在关系,弥补传统车辆跟驰模型的不足。
【作者单位】： 西南交通大学交通运输与物流学院;综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室;综合运输四川省重点实验室;
【关键词】： 车辆跟驰 机器学习 最小二乘支持向量机 回归预测
【基金】：国家自然科学基金(51278429、51408509) 四川省科技厅项目(2013GZX0167、2014ZR0091) 中央高校基本业务经费(SWJTU11CX080) 成都市科技局项目(2014-RK00-00056-ZF)
【分类号】：U491
【正文快照】： 车辆跟驰作为交通流微观理论的核心内容,其分析的对象是单条车道上车辆运行时与前后车辆跟驰的行为特征。对车辆跟驰行为进行研究可以有效缓解道路的交通拥挤、提高现有道路的通行能力和服务水平、并有助于推动汽车智能驾驶辅助系统的开发。学术界从20世纪50年代开始研究车辆

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