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根据BP神经网络自学习的特点,通过训练使模糊变量和隶属函数隐含在网络内部,并用模糊逻辑推理模拟驾驶员对车辆进行控制的过程,可以使模型更接近于真实的跟驰行为,最后用该模型进行了仿真,证明其可行性。 相似文献
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基于驾驶员认知过程的车辆跟驰模型的建立 总被引:3,自引:2,他引:1
基于认知心理学的有关知识,提出一种将驾驶员的直觉、分析和推理三者相结合的驾驶员认知结构基本框架,在此框架体系下对车辆跟驰过程中驾驶员的认知过程进行了详细的分析;结合五轮仪试验系统采集的数据,采用因子分析法确定出对驾驶员的车辆跟驰信息提取过程有独立作用的4个因素,包括前车位移、前车速度、前车加速度和后车位移,相应地将驾驶员认知过程划分为4个阶段,构建了跟驰过程中驾驶员的认知结构模型,并对各个阶段做出了具体分析,建立了相应的车辆跟驰模型。仿真结果表明,基于驾驶员认知过程的跟驰模型可以较好地揭示跟驰过程中的驾驶行为。 相似文献
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基于驾驶行为分析的交通流中车辆跟驰建模与仿真 总被引:3,自引:0,他引:3
着重从驾驶行为分析的角度,对车辆跟驰模型中与人的因素有关的GM模型、CA模型、线性Helly模型、AP模型以及基于模糊逻辑和神经网络的车辆跟驰模型进行了详细的评述,提出了未来智能交通流中应充分考虑到数字驾驶行为对智能车辆跟驰建模与仿真的影响,以期正确地揭示出交通流的特性和本质。 相似文献