| 基于双向GRU与残差拟合的车辆跟驰建模 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：550 K | |
| 標簽： 双向GRU 残差拟合 跟驰模型 | |
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| 文檔介紹： 为了提高微观交通仿真中车辆跟驰建模的准确性与泛化能力，将物理类模型与深度学习相结合，提出一种基于双向GRU(门控循环单元)与残差拟合的跟驰模型框架。该框架使用双向GRU网络对物理类跟驰模型预测值与真实值的残差进行学习，并在NGSIM公开数据集上进行测试。通过对比IDM、GIPPS、GM三种跟驰模型下的残差拟合效果，表明双向GRU网络可以对原模型预测结果的偏差进行有效的修正。选用IDM作为本框架的物理类模型，提出了Bi-GRU-IDM模型，与现有SVR模型、BPNN模型、GRU模型进行对比，结果表明Bi-GRU-IDM在预测精度、泛化性能上明显优于其他三种模型。 | |
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