[发明专利]一种基于迁移学习与LSTM-NN的雾天环境下跟驰车辆加速度预测方法在审
| 申请号： | 202210367267.9 | 申请日： | 2022-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN114881200A | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 李振龙;刘钦;张子号;潘梦妞 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 刘萍 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于迁移学习与LSTM‑NN的雾天环境下跟驰车辆加速度预测方法，由源域样本选择和LSTM模型的训练组成。源域样本选择包括筛选依据和数量选择；筛选依据是通过改进的LCSS算法求解所得到的源域样本与目标域样本之间的相似度，并考虑到驾驶员的跟驰行为在很大程度上取决于前车与后车车速差Δv、车头间距h以及本车加速度a，因此选取γ作为衡量两个样本的描述特征；数量选择是根据源域样本的相似度，选择不同数量的源域样本对LSTM模型进行训练，通过模型性能对比以选择合适的数量。本发明采用的迁移样本筛选机制能够有效减少负迁移，以利用较少的雾天环境下跟驰样本，获得性能更理想的跟驰模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 lstm nn 环境 车辆 加速度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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