Path selection method of intelligent vehicle based on fuzzy big data game

Zhiwu Huang

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Path selection method of intelligent vehicle based on fuzzy big data game

机译：基于模糊大数据游戏的智能车辆路径选择方法

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In view of the traditional intelligent vehicle routing method, the problems of inaccurate selection, long time and low efficiency have always existed. We proposed a path selection method for intelligent vehicle based on fuzzy big data game. Through analysis of the modelling principle of intelligent transportation vehicle routing and the relevant principle of the least squares algorithm, we calculated the function of risk factors in the path selection of intelligent transportation vehicles and established the conditional constraint model for vehicle routing. By using the depth neural network method, the path congestion state was identified, and the intelligent vehicle routing database was established. The simulation results show that the extraction time and accuracy of the method are better than those of the traditional path selection method in the improved method.

机译：鉴于传统的智能车辆路由方法，始终存在不准确，长时间和低效率的问题。我们提出了一种基于模糊大数据游戏的智能车辆路径选择方法。通过分析智能运输车辆路由的建模原理和最小二乘算法的相关原理，计算智能运输车辆路径选择中风险因素的功能，并建立了车辆路径条件约束模型。通过使用深度神经网络方法，识别出路径拥塞状态，并建立了智能车辆路由数据库。仿真结果表明，该方法的提取时间和精度优于改进方法中传统路径选择方法的提取时间和精度。

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来源
《International Journal of Vehicle Autonomous Systems》 |2018年第1期|共20页
作者
Zhiwu Huang;
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作者单位

School of Computer and Information Science Hubei Engineering University;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类公路运输;
关键词
intelligent transportation; path selection; improvement strategy; fuzzy control; big data game;

机译：智能交通;路径选择;改进策略;模糊控制;大数据游戏;

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