改进的基于模糊推理的车辆跟驰行为分析方法

摘要：

为精确建立车辆跟驰模糊推理系统,提出采用模糊聚类分析的方法为输入、输出变量划分模糊集,并求出对应的高斯隶属度函数;引入Takagi-Sugeno推理方法进行车辆跟驰模糊推理与去模糊化处理;利用NGSIM数据对模糊推理系统和Gipps跟驰模型进行参数标定并评价.结果表明:改进的建立车辆跟驰模糊推理系统的方法能真实反映数据本身的特征和驾驶员的心理生理特性,并且所建立的模糊推理系统与Gipps模型相比,其误差指标的仿真精度均有较大提升.

关键词：车辆跟驰、模糊推理系统、模糊聚类、高斯隶属度函数、Takagi-Sugeno推理方法

所属期刊栏目：43

分类号：U491.2(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51408509;四川省科技厅项目2013GZX0167,2014ZR0091;西南交通大学中央高校基本科研业务经费专项资金资助项目SWJTU11CX080;成都市科技局项目2014RK0000056ZF,2014RK0000072ZFSupported by the National Natural Science Foundation of China51408509;the Foundation of Science and Technology Department of Sichuan Province2013GZX0167,2014ZR0091

在线出版日期：2015-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：135-143