【摘 要】
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为精确建立车辆跟驰模糊推理系统,提出采用模糊聚类分析的方法为输入、输出变量划分模糊集,并求出对应的高斯隶属度函数;引入Takagi-Sugeno推理方法进行车辆跟驰模糊推理与去
【机 构】
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西南交通大学交通运输与物流学院,西南交通大学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
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为精确建立车辆跟驰模糊推理系统,提出采用模糊聚类分析的方法为输入、输出变量划分模糊集,并求出对应的高斯隶属度函数;引入Takagi-Sugeno推理方法进行车辆跟驰模糊推理与去模糊化处理;利用NGSIM数据对模糊推理系统和Gipps跟驰模型进行参数标定并评价.结果表明:改进的建立车辆跟驰模糊推理系统的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,并且所建立的模糊推理系统与Gipps模型相比,其误差指标的仿真精度均有较大提升.
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