【摘 要】
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针对车辆换道行为受交通环境影响较大而难以识别和预测的问题,提出了一种基于支持向量机的学习模型用以仿真驾驶员在高速路上关于车辆换道的行为决策.通过分析车辆在换道阶段
【机 构】
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长沙理工大学智能交通与车路协同技术研究所,长沙理工大学工程车辆轻量化与可靠性技术重点实验室
【出 处】
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武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
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针对车辆换道行为受交通环境影响较大而难以识别和预测的问题,提出了一种基于支持向量机的学习模型用以仿真驾驶员在高速路上关于车辆换道的行为决策.通过分析车辆在换道阶段的特征与规律,选择适合的物理量作为模型的输入参数.以NGSIM数据库为基础用适当的方法进行样本提取,并对样本数据进行差分滤波、卡尔曼滤波、归一化预处理.在构建SVM模型过程中,运用不同的算法搜索最优参数.为了验证模型的泛用性,使用不同的数据样本对模型进行训练和测试,最终取得到了较好的预测结果与拟合度.
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