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原文传递基于支持向量机的跟车模型优化

题名：	基于支持向量机的跟车模型优化
正文语种：	中文
作者：	雷益艳；赵新梅；李震；
关键词：	交通安全；跟车模型；前车运动状态；支持向量机；粒子群算法
摘要：	利用毫米波雷达、车辆总线设备及GPS等设备搭建实车数据采集平台,采集真实交通环境下车辆跟车行驶时前车运动状态表征参数,以两车间相对速度、相对距离、自车速度和横摆角速度为输入参数,基于支持向量机理论,利用粒子群算法对支持向量机参数进行优化,建立跟车行驶时前车运动状态预测模型。结果表明,该模型能有效预测前车加速、减速及稳速状态,时间窗口宽度为3s时,直线道路上的预测准确率为89%;时间窗口宽度为3.5s时,曲线道路上的预测准确率为87%。
期刊名称：	公路与汽运
出版年：	2018
期：	04
页码：	40-43