基于神经网络的车辆制动预测研究[摘要]本文对汽车制动过程中,影响汽车制动距离的主要因素:路面附着系数和初始速度等进行分析,提出了用神经网络的方法对汽车制动距离进行预测分析并阐述了对汽车制动距离预测的必要性和可行性
我们以干沥青与混凝土路面状况下汽车制动距离的实验数据为基础,建立基于BP神经网络的预测模型,并利用MATLAB进行数据拟合检验,结果表明我们的方法能有效地预测汽车的制动距离,并且在数据较为充分的情况下有较高的精度
[关键词]BP神经网络制动距离预测模型MATLAB软件Vehiclebrakingpredictionresearchbasedonneuralnetwork[Abstract]Inthispaper,fortheautomotivebrakingprocess,weanalyzethemainfactorthataffectthecar'sbrakingdistance:roadadhesioncoefficientandinitialvelocity,putforwardtouseneuralnetworktopredicttheautomobilebrakingdistance,discussesthenecessityandfeasibilityofthevehiclebrakingdistanceprediction
Weusedryasphaltandconcretepavementundertheexperimentaldataonthebasisofvehiclebrakingdistance,buildpredictivemodelsbasedonBPneuralnetwork,anduseMATLABtodatatesting,Theresultsshowthatourmethodcaneffectivelypredictt