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基于模糊神经网络的车辆跟驰决策的研究

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成果类型:
期刊论文
作者:
唐少先;黄志辉;阳春华
作者机构:
[唐少先; 黄志辉; 阳春华] 中南大学信息科学与工程学院
湖南农业大学信息科学技术学院
语种:
中文
关键词:
正则化模糊神经网络;车辆跟驰;控制决策
关键词(英文):
Normal Fuzzy Neural Network;Car-following;Control Decision
期刊:
微计算机信息
ISSN:
1008-0570
年:
2009
卷:
25
期:
23
页码:
195-196,159
基金类别:
国家高技术研究发展计划(863)(2006AA06Z114);
机构署名:
本校为其他机构
院系归属:
信息科学技术学院
摘要:
为了减少高速公路车辆跟驰行驶过程中引发的追尾碰撞事故,并保证行车效率,对高速公路车辆跟驰行为进行了分析.本文基于模糊控制和神经网络等理论知识,建立了一种正则化模糊神经网络跟驰控制决策模型.实验仿真表明,该模型系统较好的反应了一定道路条件下的车辆跟驰行为,且系统响应速度快,控制精度高,保证了车辆跟驰行驶的安全性和行车效率.
摘要(英文):
In order to reduce the rear-end collision accident caused by car-following on freeways and to assure the vehicle driving efficiency, the car-following behavior is analyzed. Based on the knowledge of fuzzy control and neural networks, the control decision model of car-following based on normal fuzzy neural networks was constructed. Simulation results indicate that the system has-advanrages, such as fast reaction rate, high control precision, and meets the demand w...

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