【摘 要】
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通过对汽车行驶数据的处理后找出刻画交通路况的特征值,利用主成分分析对各运动学片段的表征值降维后提取前三个主成分,再利用自组织映射神经网络模型进行训练,将所获得的权
【基金项目】
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国家自然科学基金(61662060),宁夏自然科学基金(NZ17011).
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通过对汽车行驶数据的处理后找出刻画交通路况的特征值,利用主成分分析对各运动学片段的表征值降维后提取前三个主成分,再利用自组织映射神经网络模型进行训练,将所获得的权值设置为粒子群聚类的初始聚类中心,聚类后根据皮尔逊相关系数选取运动学片段,拟合各类行驶工况图.通过分析合成工况与原始工况的特征参数误差、速度与加速度联合分布图,并与K-means聚类方法进行对比后,得出:本文采用的方法误差较小,收敛速度快,合成工况图可以反映出原始数据所蕴含的交通路况信息.
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