基于PSO-SVM的车辆防碰撞预警模型研究(英文)
来源期刊:控制工程2018年第1期
论文作者:周宣赤 张宏峰 夏云海
文章页码:62 - 70
关键词:粒子群优化算法;支持向量机;车辆行驶状态;防碰撞;预警;
摘 要:提出了结合"PSO-SVM"和"五要素"车辆防碰撞预警模型对车辆的行驶状态是否安全进行监测和预警。利用Matlab仿真软件,结合SVM技术与"驾驶员、车、路、环境、车辆行驶状态"五要素车辆行驶安全评价模型,进行了车辆行驶状态监测与安全报警的仿真实验。较详细的论述了影响因素的选取和确定,以及预警模型的建立和测试过程,仿真实验的测试结果误差较小,表明该方法有一定的有效性。
周宣赤1,张宏峰1,夏云海1
1. 中国航天空气动力技术研究院
摘 要:提出了结合"PSO-SVM"和"五要素"车辆防碰撞预警模型对车辆的行驶状态是否安全进行监测和预警。利用Matlab仿真软件,结合SVM技术与"驾驶员、车、路、环境、车辆行驶状态"五要素车辆行驶安全评价模型,进行了车辆行驶状态监测与安全报警的仿真实验。较详细的论述了影响因素的选取和确定,以及预警模型的建立和测试过程,仿真实验的测试结果误差较小,表明该方法有一定的有效性。
关键词:粒子群优化算法;支持向量机;车辆行驶状态;防碰撞;预警;