汽車(chē)未來(lái)行駛車(chē)速預(yù)測(cè).pdf

1、汽車(chē)車(chē)速預(yù)測(cè)的研究已經(jīng)成為智能汽車(chē)以及智能交通領(lǐng)域的研究重點(diǎn)之一?；谲?chē)聯(lián)網(wǎng)預(yù)測(cè)汽車(chē)未來(lái)行駛車(chē)速，可用于汽車(chē)路徑導(dǎo)航、碰撞預(yù)警及節(jié)能輔助駕駛系統(tǒng)，其研究具有重要的理論與應(yīng)用價(jià)值。
　　本研究主要內(nèi)容包括：①通過(guò)VISSIM交通流仿真軟件構(gòu)建市區(qū)路網(wǎng)模型，模擬實(shí)際交通的不同交通狀態(tài)，包括擁堵、暢通、緩行等交通工況，獲得車(chē)速預(yù)測(cè)的原始數(shù)據(jù)。建立了路段實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)劃分模型，將變長(zhǎng)劃分與定長(zhǎng)劃分結(jié)合，對(duì)汽車(chē)未來(lái)行駛路段進(jìn)行細(xì)致劃分，確定基本路

2、段及其子路段合成的劃分方法。 ②建立兩種灰色車(chē)速預(yù)測(cè)模型，即簡(jiǎn)單灰色預(yù)測(cè)模型GM(1,1)與灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型GNN。研究表明簡(jiǎn)單灰色車(chē)速預(yù)測(cè)模型 GM(1,1)適用于車(chē)輛穩(wěn)速行駛、趨于加速行駛、趨于減速行駛的車(chē)速軌跡預(yù)測(cè)中，灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則適用于擁堵路段走走停停工況。分析了不同時(shí)間間隔對(duì)車(chē)速預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)時(shí)長(zhǎng)與精度的影響，并驗(yàn)證了兩種灰色車(chē)速模型的預(yù)測(cè)精度。③建立最相似近鄰車(chē)速預(yù)測(cè)模型，在路段劃分的基礎(chǔ)上提取路段平均車(chē)速，構(gòu)建當(dāng)前路段的歷史