论文摘要
为了提高道路交通安全,针对目前行车安全预警算法采用确定性参数导致的预警准确度不高的问题,提出了一种基于多层感知器神经网络的行车安全预警算法。该算法以人工神经网络为基础,将前后车的相对距离、相对速度、驾驶员风格类型、前车加速度、后车加速度以及后车的速度作为系统的输入,行车安全预警级别作为系统的输出。结合样本数据进行训练,得到行车安全预警级别的预测值,并与传统的碰撞时间算法和停车距离算法的两种预警算法进行对比。实验结果表明,多层感知器神经网络预警算法在预警的有效性与准确性方面明显优于传统预警算法。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 陈计伟,史志才,刘瑾,陈珊珊
关键词: 行车安全预警,多层感知器神经网络,碰撞时间法,停车距离法
来源: 电子测量技术 2019年05期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑
专业: 安全科学与灾害防治,公路与水路运输,自动化技术
单位: 上海工程技术大学电子电气工程学院
基金: 国家自然科学基金(61701296),上海工程技术大学研究生科研创新项目(17KY0202)资助
分类号: U492.8;TP183
DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1802189
页码: 6-10
总页数: 5
文件大小: 249K
下载量: 172
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标签：行车安全预警论文; 多层感知器神经网络论文; 碰撞时间法论文; 停车距离法论文;