[发明专利]一种平面交叉口行人与左转车辆冲突预测方法在审
| 申请号： | 201410141489.4 | 申请日： | 2014-04-09 |
| 公开（公告）号： | CN103914981A | 公开（公告）日： | 2014-07-09 |
| 发明（设计）人： | 李昱;台宪青;王艳军;赵旦谱 | 申请（专利权）人： | 江苏物联网研究发展中心 |
| 主分类号： | G08G1/01 | 分类号： | G08G1/01;G08G1/065 |
| 代理公司： | 无锡市大为专利商标事务所(普通合伙) 32104 | 代理人： | 殷红梅 |
| 地址： | 214135 江苏省无锡市新*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种平面交叉口行人与左转车辆冲突计算方法。该方法基于广义回归神经网络理论，依次经过信息采集，模型训练建立，模型检验，建立起平面信号交叉口行人与左转车辆冲突预测模型，最终实现本发明的行人与左转车辆冲突预测。被发明所提供的基于广义回归神经网络的平面交叉口行人与左转车辆冲突获取方法，实现了有易采集的交通流量预测交通冲突，克服了现有交通冲突技术冲突采集成本高的缺陷和不足，能有效的推动交通冲突技术在工程中的应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 平面 交叉口 行人 左转 车辆 冲突 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种平面交叉口行人与左转车辆冲突预测方法，其特征在于，包括步骤：步骤1：采集交通流量数据以及判断交通状态：统计交叉口各个进口道的交通流量，包括左转交通量，行人过街流量以及冲突数；步骤2：采用采集的行人车辆冲突数和交通量，将采集的样本分为训练样本集和验证样本集，采用训练样本进行广义回归神经网络模型的建立；广义回归神经网络模型作为预测模型；步骤3：利用缺一交叉的方式确定广义回归神经网络模型中光滑因子α的寻优函数，并通过遗传算法确定最优光滑因子α；步骤4：将验证样本集中的样本带入预测模型，获得行人与机动车冲突预测值。
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