车联网中面向环境感知的虚拟车行为关键技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 主要缩略语及中英文对照 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-23页 |
| 1.1. 研究背景 | 第14-18页 |
| 1.1.1. 车联网的发展 | 第14-15页 |
| 1.1.2. 车联网的概念 | 第15-16页 |
| 1.1.3. 车联网的体系结构 | 第16-18页 |
| 1.2. 研究问题与目标 | 第18-20页 |
| 1.3. 论文主要工作 | 第20-21页 |
| 1.4. 论文组织结构 | 第21-22页 |
| 1.5. 课题来源 | 第22-23页 |
| 第二章 相关研究综述 | 第23-31页 |
| 2.1. 基于路网环境的车联网服务研究现状 | 第23-27页 |
| 2.1.1. 路径规划 | 第23-25页 |
| 2.1.2. 智能驾驶 | 第25页 |
| 2.1.3. 交通预测 | 第25-27页 |
| 2.1.4. 车车协同服务 | 第27页 |
| 2.2. 路网环境感知研究现状 | 第27-29页 |
| 2.2.1. 局部感知 | 第28页 |
| 2.2.2. 全局感知 | 第28-29页 |
| 2.3. 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 虚拟车的概念与框架模型 | 第31-40页 |
| 3.1. 虚拟车概念 | 第31-34页 |
| 3.2. 虚拟车建模 | 第34-37页 |
| 3.3. 虚拟车模型的规则表达 | 第37-39页 |
| 3.4. 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于集成神经网络的虚拟车学习方法 | 第40-56页 |
| 4.1. 引言 | 第40-41页 |
| 4.2. 集成学习方法 | 第41-44页 |
| 4.2.1. 负相关学习 | 第41-42页 |
| 4.2.2. 基于集成学习的增量学习方法 | 第42-44页 |
| 4.3. 划分负相关学习方法 | 第44-49页 |
| 4.3.1. 方法概述 | 第44-46页 |
| 4.3.2. 集成划分算法 | 第46-49页 |
| 4.4. 实验 | 第49-55页 |
| 4.4.1. 实验建立 | 第49-50页 |
| 4.4.1.1 数据集介绍 | 第49页 |
| 4.4.1.2 实验设置 | 第49-50页 |
| 4.4.1.3 对比方法介绍 | 第50页 |
| 4.4.2. 实验结果 | 第50-53页 |
| 4.4.2.1 准确度 | 第50-51页 |
| 4.4.2.2 退化度 | 第51-52页 |
| 4.4.2.3 运行时间 | 第52-53页 |
| 4.4.3. 参数分析 | 第53-55页 |
| 4.4.3.1 存储队列的大小K | 第53-54页 |
| 4.4.3.2 惩罚参数A | 第54-55页 |
| 4.5. 本章小节 | 第55-56页 |
| 第五章 基于联盟博弈的虚拟车发现方法 | 第56-72页 |
| 5.1. 引言 | 第56-57页 |
| 5.2. 系统描述与问题建模 | 第57-60页 |
| 5.2.1. 系统描述 | 第57-58页 |
| 5.2.2. 问题建模 | 第58-60页 |
| 5.3. 基于联盟博弈的虚拟车发现算法 | 第60-65页 |
| 5.3.1. 联盟博弈 | 第60-61页 |
| 5.3.2. 联盟形成定义 | 第61-62页 |
| 5.3.3. 虚拟车发现算法 | 第62-65页 |
| 5.4. 仿真实验 | 第65-70页 |
| 5.4.1. 实验建立 | 第65-66页 |
| 5.4.1.1 数据集介绍 | 第65-66页 |
| 5.4.1.2 对比方法介绍 | 第66页 |
| 5.4.2. 实验结果 | 第66-68页 |
| 5.4.2.1 数据冗余 | 第66-67页 |
| 5.4.2.2 参与环境感知车辆数 | 第67-68页 |
| 5.4.3. 算法性能分析 | 第68-70页 |
| 5.4.3.1 联盟数量变化 | 第68-69页 |
| 5.4.3.2 切换次数 | 第69-70页 |
| 5.5. 讨论 | 第70-71页 |
| 5.6. 本章小节 | 第71-72页 |
| 第六章 基于协同控制理论的虚拟车协同方法 | 第72-90页 |
| 6.1. 引言 | 第72-73页 |
| 6.2. 问题模型 | 第73-74页 |
| 6.3. 虚拟车联盟协同方法 | 第74-79页 |
| 6.3.1. 虚拟车联盟计算方法 | 第74-76页 |
| 6.3.2. 虚拟车联盟协同控制算法 | 第76-79页 |
| 6.4. 虚拟车联盟一致性分析 | 第79-85页 |
| 6.4.1. 两个联盟一致性分析 | 第79-84页 |
| 6.4.2. 多个联盟一致性分析 | 第84-85页 |
| 6.5. 仿真实验 | 第85-89页 |
| 6.5.1. 实验建立 | 第85-86页 |
| 6.5.2. 实验结果 | 第86-89页 |
| 6.5.2.1 无控制结果 | 第86页 |
| 6.5.2.2 虚拟车联盟计算方法 | 第86-87页 |
| 6.5.2.3 联盟协同控制算法 | 第87-89页 |
| 6.6. 本章小结 | 第89-90页 |
| 第七章 结束语 | 第90-92页 |
| 7.1. 工作总结 | 第90页 |
| 7.2. 未来工作 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-102页 |
| 致谢 | 第102-103页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第103-105页 |
| 攻读博士学位期间参与项目 | 第105页 |
