微观交通流仿真跟车行为ANN模型研究  

Artificial neural network (ANN) model for car-following simulation of microscopic traffic flow

作　　者：王晓原[1] 张敬磊[2] 孟昭为[1] 宿宝臣[3] 

机构地区：[1]山东理工大学数学与信息科学学院,山东淄博255049 [2]山东理工大学交通与车辆工程学院,山东淄博255049 [3]山东理工大学电气与电子工程学院,山东淄博255049

出　　处：《山东理工大学学报（自然科学版）》2004年第4期1-6,共6页Journal of Shandong University of Technology:Natural Science Edition

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50378042);山东理工大学博士科研基金项目

摘　　要：微观交通流研究中的车辆跟驰模型是交通仿真的一个基本模型,由于实际道路上驾驶员信息的获取困难,建立的车辆跟驰模型难以标定或验证.应用人工神经网络和五轮仪试验系统获取的城市道路车辆跟驰数据,建立了车辆跟驰行为的神经网络模拟模型.The car-following model is a basic model in microscopic traffic simulation. Because of the difficulty in collection of 'open road' information, car-following models can't be calibrated or validated easily. The car-following decision support model is developed using an artificial neural network based on 'five-wheel system' experiments.

关 键 词：车辆跟驰模型 跟车 交通流仿真 交通仿真 五轮仪 驾驶员 道路 ANN模型 获取 微观 

分 类 号：N02[自然科学总论—科学技术哲学] U491[交通运输工程—交通运输规划与管理]