【摘 要】
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针对智能汽车的换道决策过程，基于公共数据集NGSIM提取汽车换道过程中的换道轨迹，采用XGBoost算法构建了换道决策算法，并利用贝叶斯优化算法对XGBoost的超参数进行优化。对建立的决策模型进行仿真对比验证，结果表明，与支持向量机、随机森林等决策模型相比，所提出模型的各项性能指标均明显提升。
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针对智能汽车的换道决策过程，基于公共数据集NGSIM提取汽车换道过程中的换道轨迹，采用XGBoost算法构建了换道决策算法，并利用贝叶斯优化算法对XGBoost的超参数进行优化。对建立的决策模型进行仿真对比验证，结果表明，与支持向量机、随机森林等决策模型相比，所提出模型的各项性能指标均明显提升。
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