基于量子神经网络的道路交通事故预测，孙棣华，付青松，道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容。针对BP神经网络在道路交通事故预测中精度不足及收敛速度慢的问题，提出基于�
2021-01-14 16:07:21
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事故场景用prescan仿真，可用于验证无人驾驶策略。
事故场景包括：
车-车事故，自车直行，追尾切入车辆
车-二轮车事故，自车直行，碰撞二轮车
单车事故，车辆转向、换道、掉头，撞固定物
等
2020-01-10 03:04:17
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通过对城市交通事故影响下交通流的分析，结合元胞自动机的原理并进行了相关改进，构建了交
通事故影响下车辆的跟驰模型以及变道绕行模型． 此外，利用 MATLAB 编写仿真程序，并由仿真结果分析
了在交通事故影响下车流速度的传播特点，发现障碍物对整体交通流的影响要远远超过实际上的物理范
围，且影响的消散也非线性．
2019-12-21 22:13:23
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MATLABMATLABMATLABMATLAB
基于BP神经网络的水上交通事故预测及MATLAB实现基于BP神经网络的水上交通事故预测及MATLAB实现
2019-12-21 21:54:03
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