国内刊号:11-2011/O4
国际刊号:1001-246X
发布日期:
作者:张立灿, 郭明旻, 林志阳, 张鹏, 段雅丽
关键词:支持向量机, SOMTE算法, 特征选择, CHO模型, 多车道交通流
针对高速公路车辆换道问题, 提出一个多车道车辆换道模型。利用支持向量机(SVM)在多维特征下二分类问题的优势, 将SVM和Lagrange坐标下的高阶守恒模型(CHO)结合, 通过全离散跟车模型生成原始数据, 采用SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)算法对数据进行预处理, 采用双指标评估度SVM进行训练, 建立多车道车辆换道仿真模型。仿真结果表明: 基于支持向量机和CHO模型的换道模型, 驾驶车能够就当前的驾驶环境, 准确地作出决策, 有效地模拟高速公路上真实的多车道驾驶情况。
来源:2022年第1期
《计算物理》期刊编辑部