| 基于自适应遗传粒子群优化模糊神经网络的疲劳驾驶预测模型 |
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| 引用本文： | 孙伟,张小瑞,唐慧强,夏旻,张为公.基于自适应遗传粒子群优化模糊神经网络的疲劳驾驶预测模型[J].汽车工程,2013,35(3). |
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| 作者姓名： | 孙伟 张小瑞 唐慧强 夏旻 张为公 |
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| 作者单位： | 1. 南京信息工程大学信息与控制学院,南京,210044
2. 东南大学仪器科学与工程学院,南京,210096 |
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| 基金项目： | 国家科技支撑计划项目，江苏省高校自然科学研究项目，校科研启动基金，江苏省大学生创新训练项目 |
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| 摘 要： | 为提高疲劳驾驶的预测精度,提出了基于减法聚类和遗传粒子群优化模糊神经网络的疲劳驾驶预测模型.根据训练样本,利用减法聚类确定网络结构和初始参数；借助于进化速度因子,采用自适应遗传粒子群算法优化网络参数.利用疲劳驾驶实车模拟实验获得的数据,对该模型进行了训练和测试,并将结果与传统的粒子群、遗传和反向传播算法进行对比.结果表明,该模型不仅精简了网络结构,缩短了训练时间,而且减小了全局误差,提高了预测精度.
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| 关 键 词： | 疲劳驾驶 减法聚类 自适应遗传粒子群优化 模糊神经网络 |
Fatigue Driving Prediction Model Based on FNN Optimized by Adaptive GA-PSO |
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| Sun Wei
,
Zhang Xiaorui
,
Tang Huiqiang
,
Xia Min
,
Zhang Weigong.Fatigue Driving Prediction Model Based on FNN Optimized by Adaptive GA-PSO[J].Automotive Engineering,2013,35(3). |
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| Authors: | Sun Wei Zhang Xiaorui Tang Huiqiang Xia Min Zhang Weigong |
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