汽车速度预测技术研究发展

摘要：

车速预测可为车辆的决策系统提供行驶数据,对智能车辆安全辅助驾驶及动力系统控制等研究有着重要意义.由于车速受多种因素的影响,具有显著的时变性与非线性,因此对预测有较高的要求.讨论了人工神经网络、贝叶斯网络、回归等机器学习算法及马尔科夫模型在车速预测中的应用及优缺点.最后分析了车速预测的进一步发展方向.

关键词： 车速预测 机器学习 人工神经网络 贝叶斯网络

作者: 管珊珊 张益农

作者单位: 北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室 北京100101 北京联合大学城市轨道交通与物流学院 北京100101

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国计算机用户协会网络应用分会2017年第二十一届网络新技术与应用年会

会议地点: 福州

会议语种:中文

页码: 143-146

在线出版日期: 2017-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）