基于改进粒子群优化BP神经网络的弯道转向行为预测

为研究驾驶人视觉特性和弯道转向行为的内在联系,借助模拟驾驶器,选取50名驾驶人在3种不同半径的弯道上进行驾驶试验。在整理采集的试验数据后,分别比较驾驶人视觉特性(瞳孔面积变化率、扫视速度、扫视幅度)、弯道转向行为(方向盘旋转率、车辆侧向加速度)与弯道半径之间的关系,并进一步提出一种以驾驶人视觉特性为预测因素,基于BP神经网络的驾驶人弯道转向行为预测方法。为使BP神经网络适用于小样本量的预测情况,需引入改进粒子群算法对BP神经网络进行优化。对粒子群算法的改进之处主要体现为:在粒子群算法进行搜索的过程中,采用动态惯性权值与自适应方法,解决了一般粒子群算法中粒子快速趋同的问题。在模型训练的过程中,选取BP神经网络的误差作为改进PSO算法的适应值,由事先确定的最大迭代次数与误差范围共同决定迭代的终止条件。最后,分别使用基于BP神经网络的驾驶人弯道转向行为预测方法,与基于改进粒子群优化BP神经网络的驾驶人弯道转向行为预测方法,对弯道转向行为进行预测,结果表明:基于改进粒子群优化BP神经网络的弯道转向行为预测方法相较传统预测方法具有更高的预测精度,可以有效地预测驾驶人弯道转向行为。