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高速公路车辆自主性换道行为建模研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第16-34页
    1.1 研究背景第16-17页
    1.2 研究意义第17页
    1.3 国内外研究现状第17-29页
        1.3.1 人工驾驶车辆换道研究现状第17-24页
        1.3.2 网联自动驾驶车辆换道研究现状第24-29页
    1.4 现有研究评述第29-30页
        1.4.1 人工驾驶车辆换道行为研究第29页
        1.4.2 网联自动驾驶车辆换道行为研究第29-30页
    1.5 研究思路与主要研究内容第30-32页
        1.5.1 论文研究思路第30-31页
        1.5.2 主要研究内容第31-32页
        1.5.3 论文章节安排第32页
    1.6 本章小结第32-34页
第二章 相关算法概述第34-46页
    2.1 深度学习算法概述第34-41页
        2.1.1 常用深度神经网络结构第34-37页
        2.1.2 目标函数第37-38页
        2.1.3 参数学习算法第38-41页
    2.2 集成学习算法概述第41-43页
        2.2.1 Boosting第41-42页
        2.2.2 Bagging第42-43页
    2.3 博弈论算法概述第43-45页
        2.3.1 纳什均衡和帕累托优势第44-45页
    2.4 本章小结第45-46页
第三章 基于NGSIM数据的高速公路车辆自主性换道过程特征分析第46-66页
    3.1 数据来源及修正第46-48页
    3.2 换道过程关键时刻识别第48-50页
    3.3 换道过程目标间隙选择行为分析第50-53页
    3.4 换道执行过程换道车辆行为特征分析第53-58页
    3.5 换道准备过程换道车辆行为特征分析第58-63页
    3.6 本章小结第63-66页
第四章 高速公路人工驾驶车辆自主性换道决策行为建模第66-100页
    4.1 高速公路人工驾驶车辆自主性换道决策行为模型框架第66-68页
    4.2 目标车道选择模型第68-80页
        4.2.1 问题描述第68-69页
        4.2.2 基于深度循环神经网络的目标车道选择学习器第69-70页
        4.2.3 基于Bagging集成的目标车道选择学习器第70-71页
        4.2.4 模型评价指标第71-72页
        4.2.5 实验分析第72-80页
    4.3 目标间隙选择模型第80-86页
        4.3.1 问题描述第80页
        4.3.2 基于深度前馈神经网络的目标间隙选择学习器第80-81页
        4.3.3 基于Bagging集成的目标间隙选择学习器第81-82页
        4.3.4 模型评价指标第82-83页
        4.3.5 实验分析第83-86页
    4.4 目标间隙可接受判别模型第86-92页
        4.4.1 基于深度前馈神经网络的目标间隙可接受判别学习器第87-88页
        4.4.2 基于Bagging集成的目标间隙可接受判别学习器第88-89页
        4.4.3 实验分析第89-92页
    4.5 换道准备加速度回归模型第92-99页
        4.5.1 问题描述第92页
        4.5.2 数据准备第92页
        4.5.3 模型构建第92-95页
        4.5.4 实验分析第95-99页
    4.6 本章小结第99-100页
第五章 高速公路网联自动驾驶车辆自主性换道决策行为建模第100-144页
    5.1 模型假设第100-103页
        5.1.1 网联自动驾驶车辆假设第100-101页
        5.1.2 适用情景设定第101-103页
    5.2 换道决策模型框架第103-105页
    5.3 跟驰模型选择第105-107页
        5.3.1 IDM改进模型第105-107页
    5.4 期望换道决策模型第107-110页
        5.4.1 MOBIL改进模型第107-110页
        5.4.2 完整模型第110页
    5.5 协同换道决策模型第110-126页
        5.5.1 车辆协同换道博弈分析第111-113页
        5.5.2 车辆协同换道决策模型构建第113-125页
        5.5.3 模型求解第125-126页
    5.6 仿真实验与评价第126-143页
        5.6.1 仿真环境与参数配置第127-130页
        5.6.2 交通流影响评价指标第130-132页
        5.6.3 仿真结果分析第132-143页
    5.7 本章小结第143-144页
第六章 总结与展望第144-148页
    6.1 主要研究结论第144-145页
    6.2 主要创新点第145-146页
    6.3 研究展望第146-148页
参考文献第148-158页
致谢第158-160页
攻读博士学位期间科研成果及参与科研情况第160-161页

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