【摘 要】
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为模拟驾驶员的跟驰驾驶行为，并考虑驾驶员不确定性和记忆效应，基于实车跟驰实验数据，提出并训练了一种基于LSTM神经网络方法的车辆跟驰模型。基于该模型研究驾驶员的记忆效应影
【机 构】
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同济大学道路与交通工程教育部重点实验室; 山东省路域安全应急保障实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71673201)
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为模拟驾驶员的跟驰驾驶行为，并考虑驾驶员不确定性和记忆效应，基于实车跟驰实验数据，提出并训练了一种基于LSTM神经网络方法的车辆跟驰模型。基于该模型研究驾驶员的记忆效应影响时长并进行交通仿真。结果表明：与同体积隐藏层神经元的前馈神经网络比较，LSTM神经网络的跟驰模型预测结果更加贴近观测值且更加平滑，接近驾驶员的实际驾驶行为；驾驶员行为受当前环境及其前1.0～3.5 s内的记忆影响；该模型能够消散交通流中的扰动，模型具有较好的抗干扰能力和稳定性。
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