基于雙向GRU與殘差擬合的車輛跟馳建模
所屬分類：技術論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>550 K
標簽： 雙向GRU 殘差擬合 跟馳模型
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文檔介紹： 為了提高微觀交通仿真中車輛跟馳建模的準確性與泛化能力，將物理類模型與深度學習相結合，提出一種基于雙向GRU(門控循環(huán)單元)與殘差擬合的跟馳模型框架。該框架使用雙向GRU網絡對物理類跟馳模型預測值與真實值的殘差進行學習，并在NGSIM公開數據集上進行測試。通過對比IDM、GIPPS、GM三種跟馳模型下的殘差擬合效果，表明雙向GRU網絡可以對原模型預測結果的偏差進行有效的修正。選用IDM作為本框架的物理類模型，提出了Bi-GRU-IDM模型，與現有SVR模型、BPNN模型、GRU模型進行對比，結果表明Bi-GRU-IDM在預測精度、泛化性能上明顯優(yōu)于其他三種模型。
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