人-车闭环系统驾驶员神经网络综合优化建模

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该文着重论述了采用一种全新的方法应用神经网络建立驾驶员模型,主要是利用理想预期轨迹而不是实验数据作为神经网络的训练样本,同时充分考虑到驾驶员的滞后环节对整个闭环系统特性的影响,并利用遗传基因算法作为神经网络的学习算法,在对网络权值进行训练的同时,对驾驶员的预瞄时间进行了优化;根据建立的神经网络驾驶员模型进行闭环系统仿真,并与实验结果进行了对比验证,同时对网络训练过程中目标函数的变化进行了跟踪;将建立的神经网络驾驶员模型与预瞄跟随驾驶员模型进行了对比,并讨论了驾驶员的预瞄时间对仿真结果的影响.
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