基于双向GRU与残差拟合的车辆跟驰建模
所属分类:技术论文
上传者:zhoubin333
文档大小:550 K
标签: 双向GRU 残差拟合 跟驰模型
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文档介绍: 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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