Abstract-Giltigheten av någon trafik simulering modell beror på dess förmåga att generera representativa föraracceleration profiler. Detta papper studerar effektiviteten av återkommande neurala nätverk för att förutsäga acceleration distributioner för bil som följer på motorvägar. De länge återkommande minnesnätverken utbildas och används för att sprida de simulerade fordonsbanorna över tios horisonter. På grundval av flera prestandamått, de återkommande nätverken visas för att i allmänhet matcha eller överträffa baslinjemetoder vid replikering av förarens beteende, inklusive jämnhet och oscillatoriska egenskaper som förekommer i verkliga banor. Detta dokument visar att den starka prestandan beror på det återkommande nätverkets förmåga att identifiera de senaste trenderna i ego-fordonets tillstånd, och de återkommande nätverken visas fungera, liksom feedforward-nätverk med längre historia som indata.
I REF genererades föraraccelerationsprofiler för en bil efter scenariot på en motorväg med hjälp av återkommande neurala nätverk.
Analysis of Recurrent Neural Networks for Probabilistic Modeling of Driver Behavior
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}