【摘 要】
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在过去的20年中,汽车的迅猛增长和大众化遍及让中国成为了全球汽车生产与销售的最大国家,由此带来的交通事故与人员伤亡数目也在呈逐年上升趋势,这些都使得我国的交通安全问
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在过去的20年中,汽车的迅猛增长和大众化遍及让中国成为了全球汽车生产与销售的最大国家,由此带来的交通事故与人员伤亡数目也在呈逐年上升趋势,这些都使得我国的交通安全问题日益严峻,也对传统车辆的交通安全技术提出了更严苛的要求。行车安全距离感知作为车辆主动防碰撞技术中的重要环节,其研究对于提高车辆的主动安全技术和降低事故发生率具有非常重要的意义。本文首先分析了行车安全距离感知预测的背景、国内外研究现状以及课题的研究意义。鉴于支持向量机(SVM)在解决非线性、高维度以及局部极小值等问题上优势突出,故提出了基于支持向量回归(SVR)的方法来对行车安全距离进行预测感知。随后在SVR研究的基础上,釆用了训练误差的平方代替松弛变量,将不等式约束替换为等式约束,从而又提出了最小二乘支持向量回归(LS-SVR)的行车安全距离感知模型。这样便能够避免解的二次规划问题,同时也大大提高了模型的训练速度。但是LS-SVR丧失了SVR的松散性与鲁棒性,在某种程度上影响了模型的准确度,为了避免上述问题,又提出了基于加权最小二乘支持向量回归(WLS-SVR)的行车安全距离感知模型。此外,由于模型参数的合理设置对于预测结果的准确度至关重要,因此又利用粒子群算法(PSO)来优化WLS-SVR中的参数,提出了基于PSO-WLS-SVR的感知模型,从而进一步提高了模型的感知精度。最后,本文使用行车安全距离仿真软件获得的行车测试样本数据,分别对基于SVR、WLS-SVR、PSO-WLS-SVR的三种感知模型的仿真结果进行对比分析。实验结果表明:WLS-SVR方法的预测结果优于SVR方法,PSO-WLS-SVR感知模型的预测误差是三种方法中最低的,这表明PSO参数优化方法在模型预测精度的提升方面具有一定的优势。同时也表明PSO-WLS-SVR方法在行车安全距离感知预测方面具有一定的有效性和优越性,进而也说明了基于粒子群优化的加权最小二乘支持向量回归感知预测方法具有一定的研究价值和社会意义。
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