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用神經網絡預測行駛車速

摘要 汽車在行駛路面上未來一刻的速度的預測對于許多先進的安全系統(tǒng)是一個非常重要的環(huán)節(jié)。我們提出了一個2階神經網絡的方法：首先，在一個給定區(qū)域，汽車速度的（少量的）特征從路面特征中被估計出來了。第二，對于特殊路程，當前位置的速度，加上第一階段中當前和未來位置輸出的速度特征參數將被用來預測以后的速度。我們的途徑類似于以前不變百分點的經驗常數的方法。它達到了幾乎相同的預測精度，同時把數據的要求降低到了一個切實可行的數量，并且能夠把先前不在訓練集的極限速度歸納進來。