基于LSTM的跟驰车辆反应时间预测模型  

作　　者：耿志军 程陆 李舟洋 柏海舰[2] 汪雪松 

机构地区：[1]安徽省综合交通研究院股份有限公司,安徽省合肥市230088 [2]合肥工业大学,安徽省合肥市230009 [3]认知智能国家重点实验室,安徽省合肥市230088

出　　处：《石河子科技》2024年第4期71-73,共3页Shihezi Science and Technology

基　　金：安徽省自然科学基金面上项目:面向自主协同的拟人驾驶复杂行为决策方法研究(JZ2022AKZR0413);认知智能国家实验室开放课题:考虑交通状态时空演变的CAV专用道动态规划与智能管控(W2022JSKF0504)。

摘　　要：影响跟驰反应时间的主客观因素较为复杂,目前利用深度学习对跟驰反应时间的预测的研究较少。首先对数据集中跟驰轨迹的刺激点和反应点进行筛选,并计算每条轨迹的反应时间。其次,建立基于LSTM的跟驰反应时间预测模型,对数据集中的跟驰车辆反应时间进行预测。最后,对模型进行测试,通过测试结果可知:该模型可以对车辆的跟驰反应时间进行较好的预测,其预测值与真实值具有较高的拟合度,并且其预测结果较于BP跟驰车辆反应时间预测模型具有较高的精准度。

关 键 词：跟驰模型 反应时间 LSTM 数据驱动 

分 类 号：U491[交通运输工程—交通运输规划与管理]