朱凯家

摘 要：车速是道路安全研究中的重要指标，是驾驶员操作行为、车路线性等多方面作用在汽车行驶上的外在表现。为了能够准确地预测出未来客运车辆行驶速度，对未来危险驾驶行为做出预警提示，从而减少客运车辆交通事故发生率，考虑到同一驾驶员驾驶车辆时，行驶车速具有一定的模糊性，选择利用模糊神经网络（FNN）建立重庆市某客运公司车辆运行速度预测模型，通过标准遗传算法优化参数的方式，改进模糊神经网络模型提高预测精度，依靠Matlab软件实现预测值，预测出未来5 s的客运车辆行驶车速，对比分析改进前的模型以及BP神经网络模型预测标准误差值，表明改进后模糊神经网络模型更适用于预测未来客运车辆行驶速度。

关键词：车速预测;FNN;标准遗传算法;标准误差值

公路旅客运输业作为国民经济的重要基础产业，公路运输安全是公路旅客运输最基本的要求，同时也是公路旅客运输相关企业取得经济效益的前提。我国每年都会发生特大客运车辆交通事故，其主要发生原因在于驾驶员长期疲劳驾驶、超速驾驶等违法行为以及应急避险能力，如果能够准确预测车辆未来行驶速度，对驾驶人员提前做出预警提示，可有效降低交通事故发生率[1]。国内外研究道路交通相关的学者在车速预测方面做了大量的工作。传统的车速预测方法主要是利用车辆本身的动能相关参数，结合一定数学模型对未来车速进行预测，主要包括基于线性回归模型的预测方法[2]。……