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在智能交通系统中#xff0c;车辆行驶速度的准确估计对于交通流量监测、安全预警、自动驾驶辅助等方面具有极为重…目录

1.程序功能描述

基于云模型的车辆行驶速度估计算法matlab仿真。

在智能交通系统中车辆行驶速度的准确估计对于交通流量监测、安全预警、自动驾驶辅助等方面具有极为重要的意义。

传统的车辆速度测量方法如基于传感器如雷达、激光雷达、车轮传感器等的直接测量方法虽然具有较高的精度但存在成本高、易受环境干扰、安装维护复杂等局限性。

基于云模型云推理的车辆行驶速度估计算法则提供了一种基于数据驱动和智能推理的间接速度估计方法能够利用车辆行驶过程中的多种间接信息如车辆的速度等实现对车辆行驶速度的有效估计具有较强的适应性和鲁棒性。

MATLAB2022A版本运行

........................................................

Ts_10

func_time_samples(10,Lst,Num,0.1);

Ts_20

func_time_samples(20,Lst,Num,0.05);

Ts_30

func_time_samples(30,Lst,Num,0.0333);

Ts_40

func_time_samples(40,Lst,Num,0.025);

Ts_50

func_time_samples(50,Lst,Num,0.02);

Ts_60

func_time_samples(60,Lst,Num,0.0167);

Ts_70

func_time_samples(70,Lst,Num,0.0143);

Ts_80

func_time_samples(80,Lst,Num,0.0125);

Ts_90

func_time_samples(90,Lst,Num,0.0111);

Ts_100

func_time_samples(100,Lst,Num,0.01);

Ts_110

func_time_samples(110,Lst,Num,0.0091);%选择其中的几个特征数据合并作为后面的测试数据

xf1(1,:)

Ts_110;%运用逆向正态云发生器由样本点信息求解出各自的数字特征期望、熵、超熵

[Ex1,En1,He1]func_NI_Cloud(xf1(1,:));

[Ex2,En2,He2]func_NI_Cloud(xf1(2,:));

[Ex3,En3,He3]func_NI_Cloud(xf1(3,:));

[Ex4,En4,He4]func_NI_Cloud(xf1(4,:));

[Ex5,En5,He5]func_NI_Cloud(xf1(5,:));

[Ex6,En6,He6]func_NI_Cloud(xf1(6,:));

[Ex7,En7,He7]func_NI_Cloud(xf1(7,:));

[Ex8,En8,He8]func_NI_Cloud(xf1(8,:));

[Ex9,En9,He9]func_NI_Cloud(xf1(9,:));

[Ex10,En10,He10]func_NI_Cloud(xf1(10,:));

[Ex11,En11,He11]func_NI_Cloud(xf1(11,:));

[Ex12,En12,He12]func_NI_Cloud(xf1(12,:));%%

%运用正向正态云发生器由正态云的三维数字特征上面逆向云发生器求解得到的期望、熵、超熵生成云滴

%设置云滴数

func_Cloud(Ex1,Ex2,En1,En2,He1,He2,n);

[x2,y2,u2]

func_Cloud(Ex1,Ex3,En1,En3,He1,He3,n);

[x3,y3,u3]

func_Cloud(Ex1,Ex4,En1,En4,He1,He4,n);

[x4,y4,u4]

func_Cloud(Ex1,Ex5,En1,En5,He1,He5,n);

[x5,y5,u5]

func_Cloud(Ex1,Ex6,En1,En6,He1,He6,n);

[x6,y6,u6]

func_Cloud(Ex1,Ex7,En1,En7,He1,He7,n);

[x7,y7,u7]

func_Cloud(Ex1,Ex8,En1,En8,He1,He8,n);

[x8,y8,u8]

func_Cloud(Ex1,Ex9,En1,En9,He1,He9,n);

[x9,y9,u9]

func_Cloud(Ex1,Ex10,En1,En10,He1,He10,n);

[x10,y10,u10]

func_Cloud(Ex1,Ex11,En1,En11,He1,He11,n);

[x11,y11,u11]

func_Cloud(Ex1,Ex12,En1,En12,He1,He12,n);%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%原始样本散点图

云发生器是实现定性概念与定量数值之间相互转换的工具主要包括正向云发生器和逆向云发生器。

通过不断地分析车辆行驶数据对云模型的期望、熵和超熵等参数进行优化调整以提高云模型对车辆行驶特征的描述准确性和云推理的可靠性。

例如可以采用基于梯度下降的优化算法根据实际速度测量值与估计值之间的误差反向调整云模型参数。

定期对云推理规则库进行更新和优化。

随着车辆行驶数据的积累可以发现新的特征关系和行驶模式从而添加、修改或删除云推理规则以适应不同的车辆类型、道路条件和驾驶风格。

采用实际车辆行驶数据对基于云模型云推理的车辆行驶速度估计算法进行验证。

将算法估计的速度值与车辆上安装的高精度速度传感器测量值进行对比分析。

5.完整程序