基于理論驅(qū)動和數(shù)據(jù)驅(qū)動的組合跟車模型

摘要： 基于理論驅(qū)動的模型雖成功解釋了觀察到的交通行為，但無法處理多變的駕駛行為信息，導(dǎo)致模型預(yù)測能力較差?；跀?shù)據(jù)驅(qū)動的深度學(xué)習(xí)預(yù)測模型能夠處理復(fù)雜的駕駛信息，但需要大量的駕駛數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練。針對2類模型存在的問題，提出一種結(jié)合模型，將理論驅(qū)動模型(OV)與數(shù)據(jù)驅(qū)動模型(PSO-CNN-BiLSTM-Att)相結(jié)合，形成組合跟車模型，將IDM模型和PSO-CNN-BiLSTM-At... （共9頁）