Die vorliegende Erfindung offenbart einen iterativen Optimierungsalgorithmus zur Fusionsvorhersage mit Multiskalen von Fahrzeuggeschwindigkeit für intelligente vernetzte Fahrzeuge, der dadurch gekennzeichnet ist, dass er die folgenden Schritte umfasst: im Schritt 1 wird für Fahrer mit unterschiedlichen Fahrstilen eine Vielzahl von Regressionsmodellen erstellt; im Schritt 2 wird jedem Regressionsmodell im Schritt 1 ein normalisiertes globales Modellgewicht µ(t) zu einem bestimmten Zeitpunkt t gegeben, um eine globale fusionsvorhergesagte Fahrzeuggeschwindigkeit zu erhalten; im Schritt 3 wird ein lokales Fahrzeuggeschwindigkeitsvorhersagemodell erstellt; im Schritt 4 wird ein gewichteter Durchschnitt der globalen und lokalen Fahrzeuggeschwindigkeiten innerhalb eines lokalen Zeitfensters realisiert, und eine Modellwahrscheinlichkeitsaktualisierung wird durch eine Wahrscheinlichkeitsübertragungsmatrix durchgeführt, um eine global-lokale fusionsvorhergesagte Fahrzeuggeschwindigkeit zu erhalten; im Schritt 5 werden das global-lokale Modellgewicht und die Wahrscheinlichkeitsübertragungsmatrix im Schritt 4 korrigiert; im Schritt 6 wird eine korrigierte globale fusionsvorhergesagte Fahrzeuggeschwindigkeit berechnet und erhalten; im Schritt 7 werden die Schritte 2 bis 6 wiederholt. In der vorliegenden Erfindung ist der Fehler der Fahrzeuggeschwindigkeitsvorsage klein und die Genauigkeit ist groß.

    Disclosed is an iterative optimization multi-scale fusion speed prediction algorithm for intelligent connected vehicles, which is characterized in that the following steps are comprised: step 1: establishing multiple regression models for drivers having different driving styles; step 2: assigning a normalized global model weight μ(t) to each regression model in step 1 at a specific moment t to obtain a global fusion predicted vehicle speed; step 3: establishing a local vehicle speed prediction model; step 4: obtaining a global-local fusion predicted vehicle speed by the weighted averages of global and local vehicle speeds within a local time window and by performing a model probability update by means of a probability transfer matrix; step 5: correcting the global-local model weight and the probability transfer matrix in step 4; step 6: calculating to obtain a calibrated global fusion predicted vehicle speed; and step 7: repeating steps 2 to 6. The predicted vehicle speed in the present invention has small error and high accuracy.


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    Titel :

    Iterativer Optimierungsalgorithmus zur Fusionsvorhersage mit Multiskalen von Fahrzeuggeschwindigkeit für intelligente vernetzte Fahrzeuge


    Beteiligte:
    SONG KANG (Autor:in) / HU DONG (Autor:in) / XIE HUI (Autor:in)

    Erscheinungsdatum :

    2023-04-13


    Medientyp :

    Patent


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Deutsch


    Klassifikation :

    IPC:    G06F ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING , Elektrische digitale Datenverarbeitung / G06Q Datenverarbeitungssysteme oder -verfahren, besonders angepasst an verwaltungstechnische, geschäftliche, finanzielle oder betriebswirtschaftliche Zwecke, sowie an geschäftsbezogene Überwachungs- oder Voraussagezwecke , DATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES / G08G Anlagen zur Steuerung, Regelung oder Überwachung des Verkehrs , TRAFFIC CONTROL SYSTEMS / G16Y



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