所属栏目：汽车工业
【日期】：2023-08-15 【关键词】：交通工程;驾驶人内在异质性;Transformer模型;跟驰行为;自注意力机制 【摘要】：为了对交通流建模研究和高级辅助驾驶开发等提供可靠跟驰行为支持，本文针对同一位驾驶人个体内部发生的从正常到异常的跟驰行为模式的转变，提出一种以Transformer深度学习模型为基础的驾驶人跟驰行为内在异质性预测和建模方法。本文基于超过20万km的大规模自然驾驶实验，首先，利用对驾驶人的全要素长期行为观测，为41位驾驶人建立基线模型，完成3194次驾驶人内在异质性事件识别与提取；...
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