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公开(公告)号：CN113096411A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110285852.X
申请日：2021-03-17
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种基于车联网环境系统的交叉路口处车辆碰撞预警方法。远程服务中心首先判断当前时刻第一车辆、第二车辆是否均在同一路口范围内且均驶向路口；若是则远程服务中心通过优化后第一车辆LSTM神经网络预测得到当前时刻第一车辆预测批次样本，通过优化后第二车辆LSTM神经网络预测得到当前时刻第二车辆预测批次样本，并据此结合碰撞风险计算模型计算得到碰撞风险时间序列，然后将碰撞风险时间序列每个序列值与风险阈值比较，若碰撞风险大于风险阈值，则远程服务中心控制第一车辆和第二车辆减速行驶以规避碰撞风险。本发明与现有技术相比具有车辆行驶状态预测时延长，不需要人工设定车辆行驶参数，风险评估方式科学，预警精度高的优点。
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公开(公告)号：CN111081067A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911376805.5
申请日：2019-12-27
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种车联网环境下基于IGA-BP神经网络的车辆碰撞预警系统及方法，该系统中：路侧设备用于收集车辆行驶信息并传输到云端供神经网络训练，云端将训练完成后的神经网络再通过路侧设备传输给车辆；信息交互模块，用于实时感知本车和其它车辆的行驶信息、IGA-BP神经网络信息；并发布本车行驶信息以及转发其它车辆的行驶信息；风险监测模块，根据行驶信息和IGA-BP神经网络模型进行计算分析，并做出是否存在碰撞风险的判断；控制模块，用于根据风险检测模块的计算结果进行制动和告警控制。本发明提出一种更为灵敏准确的车辆碰撞预警方法，其可以适应不同外界条件的变化，并且具有较高的运算速度、安全性和准确性。
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公开(公告)号：CN111081067B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201911376805.5
申请日：2019-12-27
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种车联网环境下基于IGA‑BP神经网络的车辆碰撞预警系统及方法，该系统中：路侧设备用于收集车辆行驶信息并传输到云端供神经网络训练，云端将训练完成后的神经网络再通过路侧设备传输给车辆；信息交互模块，用于实时感知本车和其它车辆的行驶信息、IGA‑BP神经网络信息；并发布本车行驶信息以及转发其它车辆的行驶信息；风险监测模块，根据行驶信息和IGA‑BP神经网络模型进行计算分析，并做出是否存在碰撞风险的判断；控制模块，用于根据风险检测模块的计算结果进行制动和告警控制。本发明提出一种更为灵敏准确的车辆碰撞预警方法，其可以适应不同外界条件的变化，并且具有较高的运算速度、安全性和准确性。
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公开(公告)号：CN111401941A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010151726.0
申请日：2020-03-06
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于XGBoost推荐算法的车辆销量预测方法，首先，利用“0”值填充、均值填充、众数填充和XGBoost填充等实现对数据的精准填充；然后，基于填充好的数据，利用车辆产量和销量的滑窗技术，结合one_hot编码技术来进行车辆信息的特征值提取；最后，将提取的车辆信息特征输入到一种基于XGBoost算法的高精度车辆预测模型XFVS中，实现对车辆销量的精确预测。该方法依据车辆的历史销量数据，通过对缺失数据的填充和重要特征的提取，达到提高预测精度的目的。
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