基于模糊聚类的车辆跟驰隶属度函数确定方法

• 作者: 于丹 孙若晓 杨达 邱小平
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 车辆跟驰 模糊聚类 高斯隶属度函数 模糊推理 NGSIM
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 算法研究与探讨
• 页码范围: 1952-1956
• 页数: 5页
• 分类号: TP391|U491
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.07.006

摘要

为了精确获得车辆跟驰模糊推理系统的隶属度函数,避免因采用专家法而使模糊推理结果的误差增大,提出采用模糊聚类分析的方法,考虑车辆跟驰数据内部的关联性,并根据高斯函数中参数的统计学意义进行车辆跟驰模糊集的划分和隶属度函数的确定.利用NGSIM数据,将后车速度、前后车相对速度、前后车间距作为输入变量,后车加速度作为输出变量建立车辆跟驰模糊推理系统,对提出的基于模糊聚类的车辆跟驰隶属度函数确定方法进行评价.结果表明,提出的新方法能真实反映数据本身的特征和驾驶员的心理生理特性,其推理结果与真实数据误差较小,可为车辆跟驰模糊推理系统的建立提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱小平	西南交通大学交通运输与物流学院	46	313	9.0	15.0
4	于丹	西南交通大学交通运输与物流学院	13	72	5.0	8.0
5	杨达	西南交通大学交通运输与物流学院	26	222	7.0	14.0
10	孙若晓	西南交通大学交通运输与物流学院	7	58	5.0	7.0