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基于人工神经网络的驾驶行为动态集成学习算法
被引量：
5
1
作者
梁军
沙志强
陈龙
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2012年第2期34-40,共7页
针对传统驾驶决策模型难以体现驾驶员驾驶过程中对交通环境的感知、判断、决策、动作等环节存在不确定性和不一致性,提出了一种基于神经网络的驾驶行为动态集成学习算法——DNNIA.首先训练多个个体网络模拟驾驶行为,然后动态选择泛化误...
针对传统驾驶决策模型难以体现驾驶员驾驶过程中对交通环境的感知、判断、决策、动作等环节存在不确定性和不一致性,提出了一种基于神经网络的驾驶行为动态集成学习算法——DNNIA.首先训练多个个体网络模拟驾驶行为,然后动态选择泛化误差E最小的个体网络进行集成,采用拉格朗日函数法求解最优集成权系数ωi,并引入agent联盟的思想,把联盟中的个体网络对应的神经元输出做加权平均后,取最大值作为输出.在标准数据集上验证了该算法的有效性,仿真实验中得到的驾驶员踩踏踏板的习惯行为仿真结果与实际采集的样本数据总体趋势基本吻合.
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关键词
综合交通运输
动态集成学习算法
人工神经网络
驾驶行为仿真
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职称材料
题名
基于人工神经网络的驾驶行为动态集成学习算法
被引量：
5
1
作者
梁军
沙志强
陈龙
机构
江苏大学汽车工程研究院
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2012年第2期34-40,共7页
基金
国家自然科学基金(51108209)
江苏省自然科学基金(BK2010339)
+2 种基金
江苏省高校自然科学基金(10KJD580001)
江苏省博士创新基金(CXLX11_0593)
江苏高校优势学科建设工程资助(PAPD)
文摘
针对传统驾驶决策模型难以体现驾驶员驾驶过程中对交通环境的感知、判断、决策、动作等环节存在不确定性和不一致性,提出了一种基于神经网络的驾驶行为动态集成学习算法——DNNIA.首先训练多个个体网络模拟驾驶行为,然后动态选择泛化误差E最小的个体网络进行集成,采用拉格朗日函数法求解最优集成权系数ωi,并引入agent联盟的思想,把联盟中的个体网络对应的神经元输出做加权平均后,取最大值作为输出.在标准数据集上验证了该算法的有效性,仿真实验中得到的驾驶员踩踏踏板的习惯行为仿真结果与实际采集的样本数据总体趋势基本吻合.
关键词
综合交通运输
动态集成学习算法
人工神经网络
驾驶行为仿真
Keywords
integrated transportation
dynamic ensemble learning algorithm
artificial neural networks
driver behavior simulation
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工神经网络的驾驶行为动态集成学习算法
梁军
沙志强
陈龙
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2012
5
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