【摘 要】
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车速预测可为车辆的决策系统提供行驶数据,对智能车辆安全辅助驾驶及动力系统控制等研究有着重要意义.由于车速受多种因素的影响,具有显著的时变性与非线性,因此对预测有较高的要求.讨论了人工神经网络、贝叶斯网络、回归等机器学习算法及马尔科夫模型在车速预测中的应用及优缺点.最后分析了车速预测的进一步发展方向.
【机 构】
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北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室 北京100101 北京联合大学城市轨道交通与物流学院 北
【出 处】
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中国计算机用户协会网络应用分会2017年第二十一届网络新技术与应用年会
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车速预测可为车辆的决策系统提供行驶数据,对智能车辆安全辅助驾驶及动力系统控制等研究有着重要意义.由于车速受多种因素的影响,具有显著的时变性与非线性,因此对预测有较高的要求.讨论了人工神经网络、贝叶斯网络、回归等机器学习算法及马尔科夫模型在车速预测中的应用及优缺点.最后分析了车速预测的进一步发展方向.
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