该论文设计实现基于遗传改进小波神经网络的交通预测系统,通过对道路历史平均车速数据的训练学习,实现未来道路通行状态的预测,有助于出行路线的规划。 本文针对自动驾驶系统中的短时交通速度预测问题展开了深入研究。针对交通主句时变性的特点,我们提出通过遗传算法和小波神经网络结合的方式,实现
论文提出了一种多目标优化的智能路径规划算法V-MOEA。V-MOEA多目标优化的智能路径规划算法,通过插入启发式算法构造种群,使用可变概率的局部搜索算法进行个体优化,经过测试使用该算法的解决方案与现有最优解的偏差很小。论文提出的解决方案的效率和效果优于现有的多数算法,为自动驾驶的
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