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车辆跟驰模型是被交通科学与交通工程领域广泛认可的微观交通流模型,是交通流理论
的基础。近年来,信息感知与获取、大数据、人工智能等技术快速发展,推动了数据驱动跟驰模型
的快速发展。数据驱动跟驰模型,是以真实的车辆行驶数据为基础,利用数据科学与机器学习等
理论和方法,通过样本数据的训练、学习、迭代、进化,挖掘车辆跟驰行为的内在规律。本文系统
回顾了数据驱动跟驰模型在过去20余年的发展历程以及由神经网络和深度学习带动的两次研究
热潮,归纳了基于传统机器学习理论的跟驰模型、基于深度学习的跟驰模型、模型与数据混合驱
动的跟驰模型3类数据驱动跟驰模型,并分别介绍了其中的典型代表。分析数据源发现,尽管各
种高精度轨迹数据不断涌现,目前研究仍多使用美国于2006年发布的Next Generation Simulation
(NGSIM)高精度车辆轨迹数据,模型的可移植性和泛化能力值得思考与研究。提出关于模型输
入、输出的3个问题:如何考虑更多驾驶行为变量,是否有必要考虑更多行为变量,现有输入、输出
是否可替换。在模型测试与验证方面,发现并讨论了目前测试不充分、对比不完整、缺少统一测
试集与测试标准等问题。最后,探讨了数据驱动跟驰模型原创性与成功的关键因素等问题。期
望通过本文的梳理,帮助研究者更好地了解数据驱动跟驰模型的过去与现状,促进相关研究的快
速发展。 相似文献
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从本质上来看,用“整合不合,兼而不并”来形容当前大部制改革的进展,是在充分肯定大部制改革成果的同时,对大部制改革的内在深层次问题的一种阐释,是对我国大部制在推行过程中某些重要元素缺失的一种张扬性的确认,也是对大部制改革成效需要谨慎性乐观的一种警醒。 相似文献
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本文在Cartford翻译转换理论的指导下,结合航空航天科技英语的特点,从有关旋翼飞机维修的科技英语文献出发,展开翻译实例分析,系统分析与总结层次转换、范畴转换在航空航天科技英语汉译实践中的应用,探索如何熟练运用Cartford翻译转换理论,提高航空航天科技英语译文质量。 相似文献
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