BP神经网络跟车模型优化

发布时间：2017-08-14 21:42

  本文关键词：BP神经网络跟车模型优化

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【摘要】：为提高跟车预警系统给出的结果的准确性和可靠性,利用毫米波雷达开展实际驾驶试验,获取驾驶人在跟车过程中的稳定、加速和减速状态表征数据。以自车速度、自车与前车相对速度、自车与前车相对距离等3类参数的不同组合为输入变量,以自车的加减速特性为输出变量,建立BP神经网络模型。用遗传算法(GA)优化该模型。结果表明,单纯的BP神经网络模型预测准确率较低,利用GA优化模型后可有效提高模型的准确率。当输入参数为自车速度、相对距离与相对速度时,模型的有效率达到94.17%。
【作者单位】： 长安大学汽车学院;辽宁省交通高等专科学校物流管理系;
【关键词】： BP神经网络 跟车模型 遗传算法(GA) 优化 预测
【基金】：国家自然科学基金资助(61374196,61473046) 长江学者和创新团队发展计划项目(IRT1286) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(310822151028)
【分类号】：U463.6
【正文快照】： Optimization of BP neural network based model for car-followingGUO Yanjun1,2 LU Yuping1 ZHANG Yunhu1 WANG Chang1(1 School of Automobile,Chang'an University,Xi'an Shaanxi 710064,China 2 Logistics Management0引言跟车是常见驾驶行为,其特性对交通环境有重要影

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本文编号：674875