模糊聚类优化车辆跟驰隶属度函数的精确方法

本文主要探讨了"基于模糊聚类的车辆跟驰隶属度函数确定方法"这一主题，针对在车辆跟驰模糊推理系统中，传统采用专家法可能导致的模糊推理结果误差问题。论文的创新之处在于提出了一种新的方法，即利用模糊聚类分析来精确获取车辆跟驰系统的隶属度函数。这种方法考虑了车辆跟驰数据之间的内在关联性，通过统计高斯函数参数的意义，对车辆跟驰模糊集进行有效的划分，并确定出更精确的隶属度函数。 作者们使用了NGSIM（Next Generation Simulation）数据集，将后车速度、前后车相对速度以及前后车间距作为输入变量，而后车加速度作为输出变量，构建了一个车辆跟驰模糊推理模型。通过对新提出的模糊聚类方法的评估，研究发现这种方法能够真实地反映车辆跟驰数据的特性和驾驶员的心理生理行为，显著减少了模糊推理结果与实际数据之间的误差。 论文的研究成果对于改进车辆跟驰模糊推理系统的准确性和可靠性具有重要意义，为车辆跟驰控制策略的制定提供了科学依据。此外，文中还涉及到了多个资助项目，包括国家自然科学基金、四川省科技厅、中央高校基本业务经费以及成都市科技局的支持，体现了该研究在多层面的学术支持下进行。 本文的研究方法和技术应用有助于提升交通运输领域的智能化水平，为智能交通系统的优化设计提供了有价值的技术手段。同时，它也展示了在处理复杂交通动态过程中，数据挖掘和模糊逻辑理论的有效结合，为相关领域的研究者提供了新的研究视角和实践指导。