基于径向基函数神经网络车辆跟驰模型

针对由于驾驶行为的不确定性, 难以建立精确的车辆跟驰模型的问题, 应用径向基函数神经网络建立了跟驰模型, 改进了基于最近邻聚类的网络学习算法, 并利用跟驰数据对模型进行了验证Z 结果表明, 该网络模型与多层前馈网络模型相比, 结构简单, 训练时间短, 精度高, 适宜在线进行实时预测