基于PSO-NARX網(wǎng)絡(luò)的司機(jī)駕駛行為分析方法

摘要： 舒適性、準(zhǔn)時(shí)性、節(jié)能性等是衡量高速鐵路自動駕駛水平的重要指標(biāo)，通過不斷學(xué)習(xí)優(yōu)秀司機(jī)的駕駛行為，可以優(yōu)化列車自動駕駛性能，促進(jìn)高速鐵路自動駕駛技術(shù)的發(fā)展?；诂F(xiàn)場列車運(yùn)行數(shù)據(jù)，提出一種帶有外部輸入的非線性自回歸(NARX)網(wǎng)絡(luò)的列車司機(jī)駕駛行為分析方法。該方法構(gòu)建了具有時(shí)序特征的NARX網(wǎng)絡(luò)模型，并選取多項(xiàng)影響司機(jī)決策的參數(shù)作為輸入，利用粒子群優(yōu)化算法(PSO)確定網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和閾... （共8頁）