文献类型：期刊文章

作　　者：包旭[1] 陈锦文[1] 张山华[2] 殷永文[3]

BAO Xu;CHEN Jinwen;ZHANG Shanhua;YIN Yongwen(Key Laboratory for Traffic and Transportation Security of Jiangsu Province,Huaiyin Institute of Technology,Huaian 223003,China;College of Transportation Science&Engineering,Nanjing Tech University,Nanjing 210009,China;Huaian City Transportation Bureau,Huaian 223001,China)

机构地区：[1]淮阴工学院江苏省交通运输与安全保障重点建设实验室,江苏淮安223003 [2]南京工业大学交通学院,江苏南京210009 [3]淮安市交通运输局,江苏淮安223001

出　　处：《现代电子技术》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51308246);住建部科技资助项目(2014-K5-013)~~

年　　份：2018

卷　　号：41

期　　号：21

起止页码：137-141

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、IC、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了准确判定垂直侧碰电动自行车的大型车是否超速,结合骑车人、电动自行车的抛距和大型车碰撞前后制动距离,将碰撞过程逆向还原成四个阶段,提出基于四阶段法的大型车超速辨识模型(OILV)。分析OILV误差产生的原因,设置大型车碰撞前制动距离调节因子,并利用BP神经网络确定调节因子值,提出基于BP神经网络的大型车超速辨识模型(BP-OILV)。验证结果表明,相比于OILV,BP-OILV最高可将单个验证样本辨识误差由3.17%减小至0.01%,可将多个样本的误差均值由1.99%减小至0.29%,误差标准差由0.011减小至0.002,可精确稳定地辨识大型车是否超速。

关 键 词：大型车 超速辨识  逆向还原  四阶段  调节因子  BP神经网络

分 类 号：TN911.1-34] U491.31]