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测控技术
先进算法与人工智能
年第卷第期
关于道路交通行车安全距离预测仿真
陈计伟 史志才 刘瑾 陈珊珊
上海工程技术大学电子电气工程学院上海
摘要为了提高道路交通安全针对行车安全距离的非线性带来的难以准确预测的问题提出了一种临
界行车安全距离的预测方法 以驾驶员驾驶风格类型前车速度后车速度前车减速度为系统输入以
临界行车安全距离为系统的输出应用最小二乘支持向量机 建立预测模型结合仿真软件采
集到的样本数据进行训练得到行车安全距离的预测结果并与目前普遍采用的
神经网络模型的预测结果进行了对比 实验结果表明所提出的预测模型能准确地预测临界行车安全
距离且预测准确度明显优于神经网络
关键词道路交通安全距离预测最小二乘支持向量机神经网络
中图分类号文献标识码文章编号
交通事故统计数据显示车辆追尾碰撞所造成的 故 而造成追尾碰撞最主要的原因就是驾驶员在
行车过程中没有保持安全的行车距离因此行车安全
事故占交通事故总数很大比例因此如果能够避免
距离的感知研究对预防追尾碰撞事故改善我国道路
车辆追尾碰撞的发生就可以大大降低道路交通事故
交通安全具有十分重要的意义
发生率德国奔驰公司的一项研究表明驾驶员如果
采取正确操作将有 的 目前国内外学者对汽车制动性能防撞系统制
能在事故碰撞前的
追尾碰撞事故可以被避免 动距离等展开了很多研究但较缺乏对安全距离本身
若能提前 钟或更早采
取相应措施则可减少 的汽车追尾碰撞事 的研究尤其是安全距离预测方面的研究 仅有的研
究也主要集中在利用人工神经网络的方法进行安全车
文献 提出一种基于 神经网
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