典型文献
基于守恒高阶模型和支持向量机的多车道车辆换道模型
文献摘要：
针对高速公路车辆换道问题,提出一个多车道车辆换道模型.利用支持向量机(SVM)在多维特征下二分类问题的优势,将SVM和Lagrange坐标下的高阶守恒模型(CHO)结合,通过全离散跟车模型生成原始数据,采用SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)算法对数据进行预处理,采用双指标评估度SVM进行训练,建立多车道车辆换道仿真模型.仿真结果表明:基于支持向量机和CHO模型的换道模型,驾驶车能够就当前的驾驶环境,准确地作出决策,有效地模拟高速公路上真实的多车道驾驶情况.
文献关键词：
支持向量机;SOMTE算法;特征选择;CHO模型;多车道交通流
中图分类号：
作者姓名：
张立灿;郭明旻;林志阳;张鹏;段雅丽
作者机构：
中国科学技术大学数学科学学院,安徽 合肥 230026;复旦大学航空航天系, 上海 200433;同济大学经济与管理学院, 上海 200092;上海市应用数学和力学研究所, 上海大学力学与工程学院, 上海 200072
文献出处：
引用格式：
[1]张立灿;郭明旻;林志阳;张鹏;段雅丽-.基于守恒高阶模型和支持向量机的多车道车辆换道模型)[J].计算物理,2022(01):83-95
A类：
SOMTE,多车道交通流
B类：
守恒,高阶模型,车辆换道,换道模型,高速公路,一个多,多维特征,二分类问题,Lagrange,恒模,CHO,跟车模型,模型生成,原始数据,SMOTE,Synthetic,Minority,Oversampling,Technique,双指标,指标评估,驾驶环境,特征选择
AB值：
0.32424
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