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交通流特征深度认知的车队运行参数优化方法
| 题名： | 交通流特征深度认知的车队运行参数优化方法 |
| 作者： | 陈俊杰;上官伟;蔡伯根;王剑;柴琳果 |
| 作者单位： | 北京交通大学电子信息工程学院;北京交通大学北京市轨道交通电磁兼容与卫星导航 工程技术研究中心;北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室 |
| 关键词： | 交通工程;多车运行模式;非参数贝叶斯;车队运行参数优化;运行效率提升;自动驾驶 |
| 摘要： | 为提升车队对周围交通流环境的认知能力，获取车队周围多车的运行模式，同时通过改变车队运行参数实现车队群体对周围多车群体运行模式的诱导变化，为提升车队及交通流整体运行效率提供优化策略，提出了基于狄利克雷混和高斯过程的车队周围多车运行模式获取算法，将车队周 围多车车辆的复杂运行模式视为混和高斯过程，利用狄利克雷分布作为高斯混和权重的先验分布，建立车队周围多车运行模式速度场，从而获取车队周围多车运行模式并分类；通过比较不同多车运行模式下车队的运行效率，提升车队对所处运行环境的认知能力。研究结果表明：利用非参数贝叶 |
| 期刊名称： | 中国公路学报 |
| 出版年： | 2020 |
| 期： | 11 |
| 页码： | 264-274 |
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