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VANET仿真中交通仿真研究被引量：2: 2014年; 介绍了VANET及其仿真技术的发展现状,对VANET仿真的技术难点进行了分析。通过比较分析VANET交通仿真与传统交通仿真的区别,提出了VANET交通仿真的需求。对VANET交通仿真的几个关键部分的技术实现方案进行了探讨:基于HLA与多主体仿真技术的VANET仿真环境系统框架、基于GIS-T与分层思想的路网模型以及基于模糊推理决策技术的驾驶员-车辆Agent模型。; 杨松李连曹文静; 关键词：交通仿真 HLA 模糊推理

基于模糊推理的驾驶员车速决策行为建模与仿真被引量：1: 2014年; 为了在微观交通仿真中更真实地模拟驾驶员的车速决策行为,在综合自由行驶和跟驰两种驾驶行为的基础上,采用模糊推理技术进行建模研究。选取车头时距、期望速度差、前车速度差作为模糊推理系统输入变量,加速度为系统输出,结合实际中加减速行为的不对称性及不同行驶状态下主要行驶意图的不同,构造模糊规则,建立基于模糊推理的车速决策模型。利用模糊系统的输入输出曲面进行了模型的校核,并在考虑驾驶员反应时间的基础上进行了仿真实验。仿真结果表明,车辆能够根据前车行驶状态和自身期望车速进行适当的速度决策,验证了所建模型的合理性。; 李连杨松曹文静; 关键词：模糊推理跟驰期望车速模型校核

基于模糊推理的驾驶员车速决策行为建模及其标定: 2014年; 为模拟驾驶员在行驶过程中处理不确定信息的能力,并解决以往微观交通仿真中自由行驶与跟驰状态相互转换时的不平滑问题,对将2种行为综合起来的车速决策行为建立模糊推理(fuzzy inference system,FIS)模型。提出了一种隶属度函数参数化设计方法来解决FIS模型的标定问题。以车头时距、相对速度、期望速度差作为输入,加速度作为输出,结合专家经验构建模糊规则,建立了FIS模型。采用美国公路署NGSIM(next generation simulation)项目免费提供的车辆行驶数据,在对数据筛选、预处理的基础上,通过对驾驶员反应时间标定、期望车速设定,构造了模型的输入输出数据,并对模型参数利用遗传算法进行了标定。标定后的FIS模型对实际行驶数据有良好的拟合精度;通过想定实验,证明在模型较好地解决了状态转换的不平滑问题;最后对模型在跟驰状态下表现与GM模型进行了比较,结果表明标定后的FIS模型略优些,说明本文建立的参数化车速决策FIS模型具有良好的实用价值和应用前景。; 齐玉东丁通杨松; 关键词：模糊推理跟驰

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杨松