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第一章绪论
1.1研究背景
1.1.1我国道路交通安全现状
1.1.2汽车追尾事故现状分析
1.1.3汽车追尾预警系统研究现状
1.2研究内容、意义、目标及创新点
1.2.1研究内容
1.2.2研究意义
1.2.3研究目标
1.2.4创新点
1.3论文的组织结构
第二章汽车追尾预警系统相关研究现状
2.1道路交通事故原因分析
2.2汽车追尾事故的发生机理
2.2.1汽车追尾的物理模型分析
2.2.2汽车追尾碰撞试验标准
2.3驾驶员行为分析
2.3.1道路交通信息的特点
2.3.2驾驶员的能力
2.3.3驾驶员的行为特征
2.3.4驾驶员的驾驶任务
2.4驾驶员行为模式
2.4.1传统的驾驶员行为模型
2.4.2模糊驾驶员行为模型
2.4.3神经网络驾驶员行为模型
2.5本章小结
第三章基于HAGA的Agent联盟求解算法
3.1 MAS基本原理
3.1.1 Agent
3.1.2 MAS
3.1.3联盟问题描述
3.2蚁群遗传算法基本原理
3.2.1遗传算法原理
3.2.2蚁群算法原理
3.2.3蚁群算法和遗传算法的动态衔接HAGA
3.3基于HAGA的Agent联盟求解仿真实验
3.4本章小结
第四章基于DMNIA驾驶员行为学习算法
4.1人工神经网络
4.2神经网络集成
4.2.1神经网络集成
4.2.2个体网络生成
4.2.3结论生成方法
4.3动态神经网络集成算法—DNMIA
4.3.1 DNNIA算法思想
4.3.2 DNNIA有效性验证
4.4基于DNNIA的驾驶员行为学习实验分析
4.4.1几点说明
4.4.2算法流程
4.4.3仿真结果及分析
4.5本章小结
第五章基于MAS和驾驶员行为的追尾预警模型—MCRMASB
5.1 MCRMASB模型的提出
5.1.1 MCRMASB模型
5.1.2基于扩充KQML的MAS通讯
5.2基于Baycs决策的预警算法
5.2.1 Bayes理论
5.2.2预警算法
5.3实验结果及分析
5.3.1有效性验证
5.3.2安全性验证
5.3.3与其它模型的比较
5.4本章小结
第六章结论与展望
6.1工作总结
6.2工作展望
参考文献
致 谢
发表文章及科研情况