[发明专利]一种基于LSTM神经网络的驾驶员制动强度预测方法在审
| 申请号： | 202010518920.8 | 申请日： | 2020-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN111783943A | 公开（公告）日： | 2020-10-16 |
| 发明（设计）人： | 刘利锋;王春燕;曹铭纯;赵万忠;张自宇;何鹏;王一松;吴子涵 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 贺翔 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于LSTM神经网络的驾驶员制动强度预测方法，步骤如下：采集车速信息、加速度信息、行驶路程信息、制动踏板位移信息以及踏板速度信息，并对采集到的数据进行预处理；训练LSTM神经网络，得到训练模型；得到的训练模型，实时对驾驶员需求的制动强度进行预测，以提前预测到驾驶员的制动需求。本发明的方法可以针对特定驾驶员在某一段固定路程中的制动行为进行预测，将驾驶员和道路状况等历史因素加入到制动强度的预测中，更好地实现驾驶员制动强度的预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lstm 神经网络 驾驶员 制动 强度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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