基于神经网络的车辆制动预测研究.doc

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1、基于神经网络的车辆制动预测研究[摘要]本文对汽车制动过程中，影响汽车制动距离的主要因素：路面附着系数和初始速度等进行分析，提出了用神经网络的方法对汽车制动距离进行预测分析并阐述了对汽车制动距离预测的必要性和可行性。我们以干沥青与混凝土路面状况下汽车制动距离的实验数据为基础，建立基于BP神经网络的预测模型，并利用MATLAB进行数据拟合检验，结果表明我们的方法能有效地预测汽车的制动距离，并且在数据较为充分的情况下有较高的精度。[关键词]BP神经网络制动距离预测模型MATLAB软件4Vehiclebrakingpredictionresearchbasedonneura

2、lnetwork[Abstract]Inthispaper,fortheautomotivebrakingprocess,weanalyzethemainfactorthataffectthecar'sbrakingdistance:roadadhesioncoefficientandinitialvelocity,putforwardtouseneuralnetworktopredicttheautomobilebrakingdistance,discussesthenecessityandfeasibilityofthevehiclebrakingdistanc

3、eprediction.Weusedryasphaltandconcretepavementundertheexperimentaldataonthebasisofvehiclebrakingdistance,buildpredictivemodelsbasedonBPneuralnetwork,anduseMATLABtodatatesting,Theresultsshowthatourmethodcaneffectivelypredictthecar'sbrakingdistanceandinthecaseofmoreadequatedatahashighera

4、ccuracy.[Keywords]ArtificialneuralnetworkBPneuralnetworkBrakingdistancePredictionmodel4目录1.引言1.1选题的目的和意义11.2研究状况和研究内容11.2.1国内研究状况11.2.2国外研究状况22.基于神经网络的制动距离预测分析32.1汽车制动过程分析32.2制动距离的定义及影响因素分析32.2.1制动距离32.2.2制动距离的影响因素分析42.3神经网络预测理论72.3.1神经网络的概念及发展72.3.2神经网络在预测方面的发展82.3.3神经网络研究的不足112.4制动距离

5、预测必要性和可行性分析112.4.1制动预测距离的必要性分析112.4.2制动预测距离的可行性分析113.基于神经网络的制动距离预测模型的建立123.1汽车制动距离预测模型建立思路123.2预测模型建立方法及步骤123.3制动距离预测模型的建立123.3.1数据来源123.3.2网络结构设计123.4预测模型仿真检验及结果分析15结论16致谢语17参考文献1841、引言1.1选题的目的和意义随着汽车工业的发展，汽车越来越受人们的青睐，汽车的需求量及产量不断增长。然而，与此同时也带来了交通堵塞和汽车交通事故的频繁发生。车辆交通事故严重地威胁了人民的生命财产安全，如何有

6、效地提高汽车的安全性能，防止交通事故的发生成为汽车制造厂商等相关人士密切关注和重视的课题。对汽车制动距离进行预测是汽车防撞预警系统的基础，是为了能够提醒驾驶员在离障碍物的制动距离范围内及时停车，以减少交通事故的发生，减少不必要的生命财产损失。以前制动距离的研究主要是根据将制动过程分为几个阶段再分别列出计算式计算，最后再总和起来就得出最终制动距离。因为汽车制动距离的影响因素很多而且不断变化着用公式计算必然产生许多误差，计算出的制动距离不够准确；而人工神经网络有高度的自学习能力和非线性逼近能力，只需要输入一些影响因素和输出制动距离就能找出输入层和输出层的非线性关系，采用

7、神经网络的方法对汽车制动距离进行预测可以减少将制动距离分段计算累积的误差。针对上述情况，本研究采用人工神经网络方法对汽车的制动距离展开研究。通过神经网络算法实现了汽车在不同行驶状况下制动距离的计算和预测，为汽车防撞系统的研究奠定了基础，对汽车安全行驶具有重要意义。1.2研究状况和研究内容1.2.1国内研究状况随着汽车工业的迅速发展以及各种技术在汽车上的应用，国内学者在汽车制动方面做了大量的研究。(1)汽车制动距离方面的研究对汽车制动距离方面的研究我们建立了汽车制动的安全距离模型、分析了影响制动距离的重要因素附着系数和初速度、制动距离的计算公式等。4(2)对人工神