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基于广义回归神经网络的车辆制动距离预测
基于广义回归神经网络的车辆制动距离预测
作者:
侯建
强添纲
田广东
辛雨蔚
靳良真
魏文博
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
制动距离
广义回归神经网络
预测
摘要:
制动性能对车辆主动安全至关重要,其主要评价参数之一就是制动距离.以初速度、峰值附着系数、滑动附着系数和反应时间作为影响制动距离的主要因素变量,应用SIMULINK的制动模型,获得不同状况下的制动距离的结果,并将其作为神经网络的训练数据.基于广义回归神经网络(general regression neural network,GRNN)对于小样本能够实现精确预测的特点,提出应用其进行车辆制动距离的预测分析.结果表明:预测最大误差不超过11.50,预测相对误差不超过7.0%,表明预测精度较高.因此,应用GRNN可有效实现车辆制动距离的精确预测.
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文献信息
篇名
基于广义回归神经网络的车辆制动距离预测
来源期刊
森林工程
学科
农学
关键词
制动距离
广义回归神经网络
预测
年,卷(期)
2014,(1)
所属期刊栏目
装备与技术
研究方向
页码范围
73-75
页数
3页
分类号
S776
字数
2144字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
强添纲
东北林业大学交通学院
37
116
6.0
7.0
2
田广东
东北林业大学交通学院
2
20
2.0
2.0
3
辛雨蔚
东北林业大学交通学院
1
8
1.0
1.0
4
靳良真
1
8
1.0
1.0
5
魏文博
东北林业大学交通学院
1
8
1.0
1.0
6
侯建
东北林业大学交通学院
1
8
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参考文献(1)
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参考文献(0)
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引证文献(1)
二级引证文献(0)
2014(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
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引证文献(3)
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2017(1)
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2018(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2019(2)
引证文献(2)
二级引证文献(0)
2020(1)
引证文献(0)
二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
制动距离
广义回归神经网络
预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
森林工程
主办单位:
东北林业大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1006-8023
CN:
23-1388/S
开本:
大16开
出版地:
哈尔滨市香坊区和兴路26号东北林业大学
邮发代号:
14-170
创刊时间:
1985
语种:
chi
出版文献量(篇)
3661
总下载数(次)
11
总被引数(次)
25061
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