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基于神经网络的车辆强制换道预测模型
被引量：
6
1
作者
崔洁茗
余贵珍
+3 位作者
周彬
李存金
马继伟
徐国艳
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期890-897,共8页
针对高速公路上车辆行驶速度快,换道行为危险程度高的问题,聚焦于不可避免、发生频繁、一旦发生事故后果严重的强制换道行为,改进基于门控循环单元(GRU)的换道模型,对强制换道行为进行分析与预测。为保证模型的有效性,选取下一代仿真技...
针对高速公路上车辆行驶速度快,换道行为危险程度高的问题,聚焦于不可避免、发生频繁、一旦发生事故后果严重的强制换道行为,改进基于门控循环单元(GRU)的换道模型,对强制换道行为进行分析与预测。为保证模型的有效性,选取下一代仿真技术(NGSIM)数据作为模型的训练集与检测集,使用侧向加速度将车辆侧向摆动数据有效删除并得到强制换道的最迟换道点,进而实现车辆位置与换道决策的预测。实验结果证明,所提模型能够以96.01%的准确率判定车辆在最迟换道点的强制换道行为,相较于LSTM模型准确率提升了3.67%,同时相较于朴素贝叶斯网络准确率提高了7.31%。
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关键词
强制换道行为
神经网络
换
道
决策
侧向加速度
门控循环单元(GRU)
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职称材料
题名
基于神经网络的车辆强制换道预测模型
被引量：
6
1
作者
崔洁茗
余贵珍
周彬
李存金
马继伟
徐国艳
机构
北京航空航天大学交通科学与工程学院特种车辆无人运输技术工业和信息化部重点实验室
内蒙古霍林河露天煤业股份有限公司
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期890-897,共8页
基金
国家自然科学基金(51775016)
北京市自然科学基金(L191002)。
文摘
针对高速公路上车辆行驶速度快,换道行为危险程度高的问题,聚焦于不可避免、发生频繁、一旦发生事故后果严重的强制换道行为,改进基于门控循环单元(GRU)的换道模型,对强制换道行为进行分析与预测。为保证模型的有效性,选取下一代仿真技术(NGSIM)数据作为模型的训练集与检测集,使用侧向加速度将车辆侧向摆动数据有效删除并得到强制换道的最迟换道点,进而实现车辆位置与换道决策的预测。实验结果证明,所提模型能够以96.01%的准确率判定车辆在最迟换道点的强制换道行为,相较于LSTM模型准确率提升了3.67%,同时相较于朴素贝叶斯网络准确率提高了7.31%。
关键词
强制换道行为
神经网络
换
道
决策
侧向加速度
门控循环单元(GRU)
Keywords
mandatory lane change behavior
neural networks
lane change decision making
lateral acceleration
gated recurrent unit(GRU)
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于神经网络的车辆强制换道预测模型
崔洁茗
余贵珍
周彬
李存金
马继伟
徐国艳
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
6
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