导读:本文包含了车辆模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模型,车辆,道路网,通流,神经网络,向量,交叉口。
车辆模型论文文献综述
万子健,李连营,杨敏,周校东[1]（2019）在《车辆轨迹数据提取道路交叉口特征的决策树模型》一文中研究指出众源车辆轨迹数据隐含最新的道路分布信息,研究利用轨迹数据提取道路特征有益于基础路网数据的快速建库与更新。道路网由交叉口和连接交叉口的道路线构成,其中交叉口特征识别是整个道路网生成的关键。由于缺乏精细的交叉口识别模型,轨迹数据生成的道路网容易出现路口遗漏、结构失真等现象。针对这一问题,本文提出一种利用轨迹数据提取道路交叉口的方法。首先,分析车辆在交叉口与非交叉口区域移动轨迹几何形态及隐含动力学特征的变化情形;然后,利用决策树方法构建轨迹片段分类模型,并结合移动开窗式的轨迹线剖分模型建立交叉口区域变道轨迹片段提取方法;最后,依据Hausdorff距离对交叉口区域轨迹片段进行聚类,并提取中心线获得完整的道路交叉口结构。采用真实的车辆轨迹线作为测试数据,验证了本文提出方法的有效性。(本文来源于《测绘学报》期刊2019年11期）
王俊彦,蔡骏宇[2]（2019）在《基于RBF神经网络的车辆安全换道时机决策模型研究》一文中研究指出为了帮助驾驶人正确决策车辆换道时机,使用了一种模式识别方法——RBF神经网络,建立了车辆换道时机决策模型。模型可以预测车辆换道的安全性,从而保证驾驶人和车辆的安全。对车辆换道时机决策的影响因素进行了分析,提出了11个现代传感器容易获取的影响参数,并作为RBF神经网络的输入变量。模型的学习和测试运用了大量的车辆行驶数据,实验结果显示:11个参数的RBF神经网络模型预测精度较高,可以达到87. 9%,高于7个参数模型的81. 8%;随着模型精度的不断提高,在驾驶主动安全系统和智能车辆无人驾驶系统中,本文模型也可以起到关键的作用。(本文来源于《重庆理工大学学报(自然科学)》期刊2019年11期）
刘秀波,马帅,高利民,张博[3]（2019）在《基于轨道几何和LSTM的车辆响应预测模型》一文中研究指出轨道几何与车辆响应之间存在复杂的非线性关系。为了有效表征二者的关联关系,实现基于轨道几何的车辆响应准确预测,选取我国某高速铁路的轨道检测数据作为数据源,以高低、轨向、水平为输入,车体垂向、横向加速度为输出,提出基于轨道几何和长短时记忆网络(LSTM)的车辆响应预测模型,并与传统的BP神经网络模型作对比。该模型能够有效拟合输入输出之间的对应关系,对任意长度数据进行动态逐点预测;不需要人工提取数据特征,实现了"端对端"的快速预测。分析结果显示:对于车体垂向加速度,LSTM模型预测值与实测值的平均绝对误差、均方根误差和相关系数分别为0.007、0.009、0.859,各项指标均明显优于BP神经网络;预测的功率谱密度与实测值吻合度较高,能够有效预测10Hz以下的车体垂向振动,而且对于由简支梁跨度和轨道板长度引起的周期性振动也具有较好的预测能力。对于车体横向加速度,LSTM模型的预测效果一般,仅能够预测1Hz以下的低频振动。(本文来源于《第十叁届全国振动理论及应用学术会议论文集》期刊2019-11-09）
刘云翔,陈斌,林涛,施伟[4]（2019）在《基于优化的ST-DBSCAN算法的智能手机及车辆定位模型》一文中研究指出为了降低HOV车道检测所需的建设成本和设备维护费用,进一步扩大监管区域,提出以优化ST-DBSCAN算法建立手机及车辆定位分析模型,能在一定程度上有效判断出在HOV车道上运行车辆的实际乘客数,为执行HOV车道中车辆实时监测提供一种新的辅助检测手段。通过采集道路上运行车辆及移动智能手机GPS和基站定位数据,运用优化的ST-DBSCAN聚类算法进行分类建立定位分析模型,计算出各个簇的关键对象度量值,根据HOV车道实际规定车载人数作为其最小支持度,满足最小支持度的数据集就是最后挖掘建立模型的依据。实验结果表明,该模型在HOV车道上的应用能有效辅助检测HOV车道车辆并有较高的检测准确率。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年21期）
张军[5]（2019）在《浅谈案例分析模型在车辆诊断中的应用》一文中研究指出文章介绍了一种可提升售后诊断维修效率的案例分析模型,基于维修站已发生的实际维修案例数据,提炼出具有代表性的问题点作为模型的关键词,并根据各案例的最终维修方案,得出两者之间的相关性。基于该相关性的强弱,可以为后续的售后案例维修提供清晰的诊断排故思路及推荐的诊断步骤顺序。(本文来源于《汽车实用技术》期刊2019年20期）
王申强,崔晓萍,高瑞,尉永信[6]（2019）在《基于灰色预测模型的武警车辆管理应用研究》一文中研究指出应用灰色理论建立GM(1,1)模型,对某单位投送任务趋势进行预测,运用后验差检验,说明模型具有较高的准确性。模型的建立能够用于研究武警车辆行驶里程的预测,并为各级车管部门提高管理效率提供基础数据支撑。(本文来源于《汽车实用技术》期刊2019年20期）
张会广[7]（2019）在《基于序列模式挖掘的公交车辆维修保养数据模型研究》一文中研究指出公交车与轨道交通在城市公共交通运输中有着十分密切的联系,二者既互相补充又相互依存。想要不断提高人们乘坐公交车辆的舒适感,就应该保证车辆的稳定运行。在日常工作中,相关企业要对运输车辆进行全面的维修和保养。如何在低成本的情况下,对公交车辆进行有效的维护和保养,成为当前相关公交企业重点研究的问题。在进行维修和保养的过程中会产生大量的维修数据,依靠数据挖掘技术和一些算法能够优化公交车辆的日常维修保养,同时还能有效降低成本投入。(本文来源于《中国设备工程》期刊2019年20期）
李扬,胡尧,商明菊,杨超,周江娥[8]（2019）在《新增车辆通行拥堵预测模型》一文中研究指出为对新增车辆的通行拥堵进行预测,首先使用K-Medoids聚类算法将交通流运行状态划分为顺畅、阻滞、拥堵叁类,然后引入交通流特征参数构建累积Logistic回归模型量化新增车辆对路段运行状态的影响,最后基于支持向量回归机预测新增车辆通行时间。研究结果表明:当只考虑车流量、限行时段和二者之间的交互作用时,模型预测道路状态的正确率达到82.36%,此时车流量在非限行时段每增加一辆车,发生比从顺畅状态转为非顺畅状态的概率是原来的1.087倍;当考虑车流量、黄牌车比例、限行时段、外地车比例及后两者的交互作用时,模型预测通行时间MSE最小,预测效果最优。(本文来源于《贵州大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
顾琰浩,吴晓东,李明军[9]（2019）在《面向增程式混合动力车辆的发动机混合模型设计》一文中研究指出鉴于发动机数值模型难以仿真发动机动态变化过程,平均值模型在参数标定上存在困难,本文将发动机数值模型和平均值模型结合得到混合模型,将3种模型进行比较验证,并将混合模型用于增程式电动汽车的APU建模。结果表明,混合模型同时具有数值模型和平均值模型的优点,在稳态和动态都有良好的仿真结果,并且建模需求参数容易获取。(本文来源于《2019中国汽车工程学会年会论文集（2）》期刊2019-10-22）
李飞,姜清伟,王振峰,王新宇,杨建森[10]（2019）在《基于路面激励模型的车辆悬架系统响应特性研究》一文中研究指出为有效揭示复杂行驶工况下车辆悬架系统参数对系统动力学响应特性影响规律,进而解决可控悬架系统自适应参数范围无法准确界定的难题。本文首先利用国际标准化组织(ISO)制订的标准路面功率谱密度函数,生成基于有理数函数的路面激励时域模型,并结合不同等级标准路面的均方根数值对其进行了仿真验证;其次,构建车辆四分之一悬架系统非线性模型,并对其进行线性化处理且验证两者等效性;最后,基于悬架系统等效线性化模型,结合系统响应特性与路面激励传递函数,分析路面激励参数、悬架系统参数、悬架系统响应叁者之间的耦合关系。仿真与台架试验结果表明,本文所设计的悬架系统线性化模型以及获取的路面激励、系统参数与系统响应耦合作用关系可有效映射悬架系统响应特性,且两者相对误差不超过17%。(本文来源于《2019中国汽车工程学会年会论文集（3）》期刊2019-10-22）
车辆模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了帮助驾驶人正确决策车辆换道时机,使用了一种模式识别方法——RBF神经网络,建立了车辆换道时机决策模型。模型可以预测车辆换道的安全性,从而保证驾驶人和车辆的安全。对车辆换道时机决策的影响因素进行了分析,提出了11个现代传感器容易获取的影响参数,并作为RBF神经网络的输入变量。模型的学习和测试运用了大量的车辆行驶数据,实验结果显示:11个参数的RBF神经网络模型预测精度较高,可以达到87. 9%,高于7个参数模型的81. 8%;随着模型精度的不断提高,在驾驶主动安全系统和智能车辆无人驾驶系统中,本文模型也可以起到关键的作用。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
车辆模型论文参考文献
[1].万子健,李连营,杨敏,周校东.车辆轨迹数据提取道路交叉口特征的决策树模型[J].测绘学报.2019
[2].王俊彦,蔡骏宇.基于RBF神经网络的车辆安全换道时机决策模型研究[J].重庆理工大学学报(自然科学).2019
[3].刘秀波,马帅,高利民,张博.基于轨道几何和LSTM的车辆响应预测模型[C].第十叁届全国振动理论及应用学术会议论文集.2019
[4].刘云翔,陈斌,林涛,施伟.基于优化的ST-DBSCAN算法的智能手机及车辆定位模型[J].现代电子技术.2019
[5].张军.浅谈案例分析模型在车辆诊断中的应用[J].汽车实用技术.2019
[6].王申强,崔晓萍,高瑞,尉永信.基于灰色预测模型的武警车辆管理应用研究[J].汽车实用技术.2019
[7].张会广.基于序列模式挖掘的公交车辆维修保养数据模型研究[J].中国设备工程.2019
[8].李扬,胡尧,商明菊,杨超,周江娥.新增车辆通行拥堵预测模型[J].贵州大学学报(自然科学版).2019
[9].顾琰浩,吴晓东,李明军.面向增程式混合动力车辆的发动机混合模型设计[C].2019中国汽车工程学会年会论文集（2）.2019
[10].李飞,姜清伟,王振峰,王新宇,杨建森.基于路面激励模型的车辆悬架系统响应特性研究[C].2019中国汽车工程学会年会论文集（3）.2019
论文知识图
