基于模糊聚类的车辆跟驰隶属度函数确定方法

发布时间：2017-07-07 10:16

  本文关键词：基于模糊聚类的车辆跟驰隶属度函数确定方法

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【摘要】：为了精确获得车辆跟驰模糊推理系统的隶属度函数,避免因采用专家法而使模糊推理结果的误差增大,提出采用模糊聚类分析的方法,考虑车辆跟驰数据内部的关联性,并根据高斯函数中参数的统计学意义进行车辆跟驰模糊集的划分和隶属度函数的确定。利用NGSIM数据,将后车速度、前后车相对速度、前后车间距作为输入变量,后车加速度作为输出变量建立车辆跟驰模糊推理系统,对提出的基于模糊聚类的车辆跟驰隶属度函数确定方法进行评价。结果表明,提出的新方法能真实反映数据本身的特征和驾驶员的心理生理特性,其推理结果与真实数据误差较小,可为车辆跟驰模糊推理系统的建立提供参考。
【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 模糊聚类 高斯隶属度函数 模糊推理 NGSIM
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51408509,51278429) 四川省科技厅资助项目(2013GZX0167,2014ZR0091) 中央高校基本业务经费资助项目(SWJTU11CX080) 成都市科技局资助项目(2014RK0000056ZF,2014RK0000072ZF)
【分类号】：TP181
【正文快照】： !引言车辆跟驰模型是微观交通流的一个基本模型,它主要研究的是在同一车行道行驶的两辆车的跟驰行为,后随车辆FV(following-vehicle)由于不能超越前车LV(leader-vehicle),又试图与前车保持相对的“靠近”,所以前车的一个减速或减速的动作对跟随车都会产生一个非常大的影响。在

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本文编号：529789