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国家教育部博士点基金(200802470028)

作品数:2 被引量:11H指数:2
相关作者:王俊骅陆斯文童世鑫方守恩丛浩哲更多>>
相关机构:同济大学更多>>
发文基金:国家教育部博士点基金“十一五”国家科技支撑计划更多>>
相关领域:交通运输工程更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇交通运输工程

主题

  • 2篇公路
  • 2篇高速公路
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇通事
  • 1篇自适应模糊
  • 1篇自适应模糊神...
  • 1篇小波
  • 1篇小波降噪
  • 1篇模糊神经
  • 1篇模糊神经网络
  • 1篇交通事件
  • 1篇交通事件持续...
  • 1篇跟驰
  • 1篇跟驰模型
  • 1篇ANFIS
  • 1篇车辆
  • 1篇车辆跟驰
  • 1篇持续时间

机构

  • 2篇同济大学

作者

  • 2篇王俊骅
  • 1篇丛浩哲
  • 1篇方守恩
  • 1篇陆斯文
  • 1篇童世鑫

传媒

  • 2篇同济大学学报...

年份

  • 1篇2011
  • 1篇2010
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
交通事件持续时间分布拟合及其加速消散模型被引量:5
2011年
对某高速公路交通事件管理系统中记录的3年交通事件信息进行了数据统计处理,对交通事件持续时间的随机分布进行了多种拟合分析和分布检验,构建了基于对数逻辑斯特分布的交通事件持续时间加速消散模型.该预测模型可以使用不同的拟合分布并接受缺失数据,样本检验能很好地预测交通事件持续时间及其累积结束概率.
丛浩哲王俊骅方守恩童世鑫
关键词:高速公路交通事件持续时间
基于ANFIS的高速公路车辆跟驰模型与仿真被引量:6
2010年
为了更好地描述高速公路上驾驶员在车辆跟驰过程中表现出来的模糊、不确定性的行为特征,采用自适应模糊神经网络ANFIS来建立车辆跟驰模型.首先,通过小波分析方法,对采集到的跟车数据进行降噪,消除外界因素的干扰,从而恢复数据的原始信息;根据信号处理方法,利用相关函数计算出驾驶员在跟驰过程中的反应时间.然后,建立以两车速度差、车头间距和后车速度作为输入,以及后车加速度作为单输出的自适应模糊神经网络跟车模型.最终,对该模型仿真训练,自适应生成驾驶员跟驰行为规则,并与传统的GM跟车模型对比分析.结果表明,该网络模型能较客观地反映高速公路上的驾驶员跟驰行为.
陆斯文王俊骅
关键词:自适应模糊神经网络跟驰模型小波降噪
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