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基于模糊神经网络的驾驶员弯道安全感受预测模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
论述了在人-车-路(环境)系统中驾驶员弯道安全感受的非线性特性。为了体现车辆、道路结构对驾驶员认知过程的作用和认知结果形成的影响,驾驶员弯道安全感受模型采用弯道平曲半径、车辆运行速度和驾驶员驾龄作为道路线形、车辆结构动力性、驾驶员经验的主要特征参数集,在增加积极和消极补偿运算的基础上,构建出模糊逻辑推理规则与神经网络优化逼近运算相互结合的5层推理预测模型,并结合实例数据,进行了对比分析验证,表明5层结构模型能够较好的满足特定弯道条件下驾驶员主观安全感受的认知推理预测要求,能够准确的、稳定的再现出驾驶员主观安全感受同驾龄、平曲半径和车辆运行速度间的相互作用关系。 相似文献
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EPS转向感觉试验的评价涉及多个方面,要得到准确的对比评价结果比较困难.在应用模糊语言变量的基础上,将群体多准则决策和模糊多层次综合评价进行融合,采用轻便性、回正性、中间位置转向性能和移线性能及其对应的子因素作为评价因素集,利用标度法构建评价准则关系比较矩阵及模糊一致判断矩阵,并对各EPS方案对应的效用值进行模糊排序,既综合了专家群体意见,又合理保留了各级决策评价信息,从而保证了评价排序结果的可靠性,为EPS方案开发、参数优化提供了有效途径. 相似文献
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