基于软计算的车辆智能决策方法研究及实验验证
| 文献类型 | 学位 |
| 作者 | 徐爱国[1] |
| 机构 | 北京航空航天大学 ↓ |
| 授予学位 | 博士 |
| 年度 | 2004 |
| 学位授予单位 | 北京航空航天大学 |
| 语言 | 中文 |
| 关键词 | 车辆跟随;避撞;软计算;神经-模糊;算法 |
| 摘要 | 随着智能交通系统(ITS)中对安全性的更高要求,对车辆辅助智能决策算法的研究变得十分迫切,本文应用软计算方法研究了车辆辅助智能决策算法,并进行了仿真实验验证,论文主要内容包括:文中首先讨论了模糊模型建立过程中隶属度函数的选取及自适应调整所需的参数导数,模糊算子、推理机、模糊器和解模糊器的选取原则和形式.最后讨论了自适应神经-模糊模型的优化方法,包括离线和时变系统的递归最小二乘法和非线性参数训练使用的最陡下降法及其步长的确定.文中通过对车辆流特性和跟驰理论GM模型的分析,提出了动态车流模型的评价指标,指出了GM模型存在的问题,针对GM模型的缺陷,利用模糊理论在不确定系统的优势,根据输入-输出数据来设计局部车辆流模糊模型,并通过实例对比模糊模型和GM模型的效果,证明模糊模型更能有效地模拟真实的局部车流模型,其将对车辆跟随和车辆避撞智能控制的研究提供理论上的参考价值. |
影响因子：
dc:title:基于软计算的车辆智能决策方法研究及实验验证
dc:creator:徐爱国
dc:date: publishDate:1753-01-01
dc:type:学位
dc:format: Media：北京航空航天大学
dc:identifier: LnterrelatedLiterature：北京航空航天大学.2004.
dc:identifier:DOI：
dc: identifier:ISBN:
