文献综述
一、研究背景和意义车辆跟驰行为是最基本的微观驾驶行为，是指在交通拥堵时，车辆无法进行换道或超车时，车辆对前车进行跟车行驶。
对车辆跟驰行为的研究是交通流理论研究领域中的重点。
跟驰模型是描述两车之间跟驰行为的微观动力学模型，在微观交通仿真、通行能力分析、自巡航控制、交通安全评价等领域有着广泛的应用价值。
对车辆跟驰行为进行数学建模研究，量化分析限制超车的单车道上前后两相邻车辆之间的相互作用的关系以及车辆行驶的变化趋势，从而观察交通流宏观层面的特性，对缓解道路交通拥堵等问题有着重要意义。
目前在实践中应用较为广泛的车辆跟驰模型以理论跟驰模型为主，随着智能交通系统的发展，通过全球定位系统（Global Positioning System，GPS）、车联网等技术可以有效地采集大量实时的高精度车辆轨迹数据，为数据驱动方法建立车辆跟驰模型提供了研究条件。
智能交通系统要求实时、快速地对交通数据进行处理，数据驱动跟驰模型具有很强地对车辆轨迹数据的学习能力，借助机器学习强大的自学能力，以期提高跟驰模型精度，缩小跟驰模型车辆仿真轨迹与实际实验车辆运行轨迹的差距，从而更快地适应新驾驶行为。
因此，利用数据驱动和机器学习的方法搭建车辆跟驰模型的研究，具有重要的工程价值和社会意义。
二、国内外研究现状自20世纪50年代以来，国内外学者对跟驰模型展开了深入研究，目前已取得了一定的研究成果。
按照建模方法的不同，跟驰模型主要分为理论驱动跟驰模型和数据驱动跟驰模型。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
