-
公开(公告)号：CN108520155A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810337442.3
申请日：2018-04-11
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于神经网络算法与交通模拟技术领域，基于神经网络的车辆行为模拟方法。首先，提取每辆车个性化的真实交通轨迹，规格化处理把原始数据转化为神经网络可以识别的数据集；然后用神经网络从交通轨迹中为每辆车提供一个能够体现其驾驶特性的行为模型，和传统人为定义的数学交通模型不同，本文致力于用数据驱动的方法去描述车辆所面对的交通状态和车辆行为之间的关系。在本文模型中，车辆的行为主要受前车和后车的影响，这是一个回归问题。模型的输入是车辆所面对的交通状态，输出是车辆采取的行为。本发明与同类相比具有显著的特点，具体详细说明如下：(1)算法的自适应性强；(2)算法可处理多种输入输出映射。
-
公开(公告)号：CN108520155B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201810337442.3
申请日：2018-04-11
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于神经网络算法与交通模拟技术领域，基于神经网络的车辆行为模拟方法。首先，提取每辆车个性化的真实交通轨迹，规格化处理把原始数据转化为神经网络可以识别的数据集；然后用神经网络从交通轨迹中为每辆车提供一个能够体现其驾驶特性的行为模型，和传统人为定义的数学交通模型不同，本文致力于用数据驱动的方法去描述车辆所面对的交通状态和车辆行为之间的关系。在本文模型中，车辆的行为主要受前车和后车的影响，这是一个回归问题。模型的输入是车辆所面对的交通状态，输出是车辆采取的行为。本发明与同类相比具有显著的特点，具体详细说明如下：(1)算法的自适应性强；(2)算法可处理多种输入输出映射。
-
公开(公告)号：CN107657106A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710859604.5
申请日：2017-09-21
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于计算机图形学技术领域，基于遗传算法的交通流模拟方法，来克服传统交通流模拟方法的局限性，交通流模拟系统分为线下学习和线上模拟两部分。根据每个车真实的交通数据，用基于遗传算法的方法找到它们真实的驾驶特点；将这些带有个性化参数的车辆作为本文的样例车辆，本文可以在任意的空间和时间尺度上模拟出交通场景。总的来说，交通重建是样例视频的场景重建，往更深的层次讲，本发明基于样例的交通模拟可以看做在空间和时间上的场景延伸。
-
-
Search Results
3
records
(took 0.019 seconds)
