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基于守恒高阶模型和支持向量机的多车道车辆换道模型
张立灿, 郭明旻, 林志阳, 张鹏, 段雅丽
计算物理    2022, 39 (1): 83-95.   DOI: 10.19596/j.cnki.1001-246x.8339
摘要179)   HTML3)    PDF (4453KB)(646)   

针对高速公路车辆换道问题, 提出一个多车道车辆换道模型。利用支持向量机(SVM)在多维特征下二分类问题的优势, 将SVM和Lagrange坐标下的高阶守恒模型(CHO)结合, 通过全离散跟车模型生成原始数据, 采用SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)算法对数据进行预处理, 采用双指标评估度SVM进行训练, 建立多车道车辆换道仿真模型。仿真结果表明: 基于支持向量机和CHO模型的换道模型, 驾驶车能够就当前的驾驶环境, 准确地作出决策, 有效地模拟高速公路上真实的多车道驾驶情况。

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