1、“.....以制动减速度和行驶加速度作为输出层神经元,建立基于神经网络的制动减速度行驶加速度预测模型如图所示。式中,为归化数据,实测为实测数据,为实测数据最大值,为实测数据最小值。模型仿真本文采用的神经网络工具箱进行模型不到保障,另方面也使得交叉口成为瓶颈。尤其是在黄灯期间,驾驶人的决策问题始终是人们讨论的热点。黄灯启亮时加速通过,可能会在红灯启亮前安全通过,也可能会因为判断而导致侧面碰撞事故黄灯启亮前即制动停车,则无法充分发挥黄灯信号清空交叉口的作用,对交通资源也会造成定的浪费。因此,对信号交叉口黄灯期间驾驶人驾驶行为进行预测,尤其是对制动减速度行驶加速度进行有效分析和预测,对于制定减少交叉口冲突基于神经网络的信号交叉口黄灯期间加速度预测模型原稿靠的。结论本文通过对交叉口实测数据进行分析,探索了驾驶人在黄灯期间制动减速和行驶加速度的影响因素......”。

2、“.....对实测数据进行仿真验证,得出如下结论提出的预测模型,对交叉口黄灯期间首停车制动减速度和末行车行驶加速度预测的平均误差百分比最小分别可达和,验证了模型的有效性,可以为减少交通冲突的策略研究奠定基础。参考文献张亚平,温良,祁首铭,莫琼考虑第类两难区的黄灯信号时长优化邱志军节能导向的信号交叉口生态驾驶策略研究交通信息与安全,学习函数与网络性能函数设臵为默认值,训练最大迭代次数设臵为次,每次显示次训练结果,训练目标设臵为。采用上神经网络模型对数据进行训练,用样本的数据进行模型的仿真验证,反复训练直至找到训练效果最佳的网络。对首停车制动减速度神经网络模型共进行次训练,其中第次训练得到的网络在平均误差和平均误差百分比上表现最为优异对末行车行驶加速度神经网络模型共训练次,其中第次训练得到的网络在误差和灯期间加速度预测模型原稿。,黑龙江哈尔滨......”。

3、“.....选择至停车线距离速度和车头时距作为神经网络的输入层神经元,以制动减速度和行驶加速度作为输出层神经元,建立基于神经网络的制动减速度行驶加速度预测模型如图所示。式中,为归化数据,实测为实测数据,为实测数据最大值,为实测数据最小值。模型仿真本文采用差百分比上表现最为优异。数据仿真结果如表所示。由表可知,在首停车制动减速度与末行车行驶加速度神经网络模型的次训练中,平均误差基本保持在左右,平均误差百分比分别在和左右,模型满足精度要求。且首停车第次训练网络和末行车第次训练网络性能表现最为优异。两次预测结果如图所示。由图可得,首停车制动减速度和末行车行驶加速度仿真值走势与真实值基本致,且误差较小。因此,采用神经网络模型预测车辆行驶状态是从统计结果可看出,首停车制动减速度平均值较大,大于美国国家公路运输协会标准推荐值,和美国交通工程手册推荐值态,当输出层未得到期望的输出时......”。

4、“.....然后反向传播至各层以修改各层神经元的权值直至得到期望输出值,。在输出层,神经元定义为由检验结果可知,首停车制动减速度与至停车线距离速度和车头时距相关,末行车行驶加速度与至停车线距离速度和车头时距相关。基于神经网络的信号交叉口黄灯期间加速度预测模型原稿,和美国交通工程手册推荐值,庆交通大学学报自然科学版,孟竹,邱志军节能导向的信号交叉口生态驾驶策略研究交通信息与安全差百分比上表现最为优异。数据仿真结果如表所示。由表可知,在首停车制动减速度与末行车行驶加速度神经网络模型的次训练中,平均误差基本保持在左右,平均误差百分比分别在和左右,模型满足精度要求。且首停车第次训练网络和末行车第次训练网络性能表现最为优异。两次预测结果如图所示。由图可得,首停车制动减速度和末行车行驶加速度仿真值走势与真实值基本致,且误差较小。因此,采用神经网络模型预测车辆行驶状态是进行分析......”。

5、“.....并建立了神经网络预测模型,对实测数据进行仿真验证,得出如下结论提出的预测模型,对交叉口黄灯期间首停车制动减速度和末行车行驶加速度预测的平均误差百分比最小分别可达和,验证了模型的有效性,可以为减少交通冲突的策略研究奠定基础。参考文献张亚平,温良,祁首铭,莫琼考虑第类两难区的黄灯信号时长优化重庆交通大学学报自然科学版,孟竹,基于神经网络的信号交叉口黄灯期间加速度预测模型原稿数据采集定义每条车道中,黄灯启亮后最后辆选择继续行驶的车为末行车,第辆选择刹车停驶的车为首停车。选取工作日非高峰时段,分别录制哈尔滨市个均安装有倒计时器的信号交叉口车辆运行数据。通过视频播放器,采集黄灯启亮时刻首停车末行车距离停车线距离行驶速度制动减速度行驶加速度等参数,并进行统计分析,明确信号控制交叉口黄灯期间车辆行驶参数的变化程度和规律......”。

6、“.....通过视频播放器,采集黄灯启亮时刻首停车末行车距离停车线距离行驶速度制动减速度行驶加速度等参数,并进行统计分析,明确信号控制交叉口黄灯期间车辆行驶参数的变化程度和规律。观测数据基本信息及样本数如表所示。算法包含两个部分信息的正向传播和误差的反向传播。训练数据集自输入层输入经隐层传向输出层,每层的神经元状态只会影响下层的臵为默认值,训练最大迭代次数设臵为次,每次显示次训练结果,训练目标设臵为。采用上神经网络模型对数据进行训练,用样本的数据进行模型的仿真验证,反复训练直至找到训练效果最佳的网络。对首停车制动减速度神经网络模型共进行次训练,其中第次训练得到的网络在平均误差和平均误差百分比上表现最为优异对末行车行驶加速度神经网络模型共训练次,其中第次训练得到的网络在误差和误差百分比上表现最为优异。数据仿真,。这是由于驾驶人为避免闯红灯行为,采取较大减速度......”。

7、“.....由末行车加速度统计特性可发现,大部分车辆加速度小于,即采取减速操作,这是由于末行车多处于在交叉口多处于跟驰状态,大部分驾驶人黄灯期间在选择通过与不通过之间犹豫不决。数据采集定义每条车道中,黄灯启亮后最后辆选择继续行驶的车为末行车,第辆选择刹车停驶的车为首停车。选取工作日非高峰时段,分别录差百分比上表现最为优异。数据仿真结果如表所示。由表可知,在首停车制动减速度与末行车行驶加速度神经网络模型的次训练中,平均误差基本保持在左右,平均误差百分比分别在和左右,模型满足精度要求。且首停车第次训练网络和末行车第次训练网络性能表现最为优异。两次预测结果如图所示。由图可得,首停车制动减速度和末行车行驶加速度仿真值走势与真实值基本致,且误差较小。因此,采用神经网络模型预测车辆行驶状态是,。,黑龙江哈尔滨,川成都摘要车辆在黄灯期间的加速度变化与交叉口交通事故发生频率息息相关......”。

8、“.....首停车制动减速度平均值较大,大于美国国家公路运输协会标准推荐值邱志军节能导向的信号交叉口生态驾驶策略研究交通信息与安全。这是由于驾驶人为避免闯红灯行为,采取较大减速度,以保证在黄灯信号结束前停在停车线前。由末行车加速度统计特性可发现,大部分车辆加速度小于,即采取减速操作,这是由于末行车多处于在交叉口多处于跟驰状态,大部分驾驶人黄灯期间在选择通过与不通过之间犹豫不决。基于神经网络的信号交叉口果如表所示。由表可知,在首停车制动减速度与末行车行驶加速度神经网络模型的次训练中,平均误差基本保持在左右,平均误差百分比分别在和左右,模型满足精度要求。且首停车第次训练网络和末行车第次训练网络性能表现最为优异。两次预测结果如图所示。由图可得,首停车制动减速度和末行车行驶加速度仿真值走势与真实值基本致,且误差较小。因此,采用神经网络模型预测车辆行驶状态是可靠的......”。

9、“.....按照训练数据约占数据总量的原则,将个交叉口数据分为训练数据和仿真验证数据。采用创建具有收敛速度快和拟合精度高特点的级联网络,反复试验后确定输入层神经元个数设臵为个,输出层神经元个数设臵为个,隐含层层数设臵为层,隐含层神经元个数前两层设臵为个,第层设臵为个,激活函数设臵为双曲正切型函数,训练函数设臵为收敛速度较快的,学习函数与网络性能函数邱志军节能导向的信号交叉口生态驾驶策略研究交通信息与安全对策略降低交叉口事故率以及提升交叉口通行效率有积极意义。目前,国内外学者已取得些研究成果。张亚平等张亚平,温良,祁首铭,莫琼考虑第类两难区的黄灯信号时长优化重庆交通大学学报自然科学版,针对信号交叉口黄灯第类两难区进行分析,并探究了驾驶人加减速行为趋势变化。孟竹等孟竹,邱志军节能导向的信号交叉口生态驾驶策略研究交通信息与安全......”。