内容概要：本文探讨了基于NGSIM数据的Wiedemann99跟驰模型的标定过程及其优化方法。首先介绍了NGSIM数据集的特点及其在自动驾驶领域的应用价值。接着详细描述了使用Matlab实现Wiedemann99跟驰模型的具体步骤，包括编写自定义的RMSPE拟合优度函数，以及利用改进粒子群优化算法（IPSO）进行模型参数求解。通过对多个实验结果的分析，验证了所提出方法的有效性，提高了模型的精度和稳定性。
适合人群：从事自动驾驶技术研发的专业人士，尤其是对车辆跟驰模型有研究兴趣的科研人员和技术开发者。
使用场景及目标：适用于需要对标定Wiedemann99跟驰模型并提升其性能的研究项目。主要目标是在自动驾驶系统中提高车辆行驶的安全性和效率。
其他说明：文中提供的Matlab代码和IPSO算法实现为相关研究人员提供了宝贵的参考资料和技术支持。
2025-06-10 10:01:31
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1.只提供算法程序，不提供算法咨询，有运行说明，运行环境为Matlab2021-b，代码中有相关描述。
2.包括IPSO-LSTM和单独LSTM共两个算法。
3.数据是读取excel表，模型包括6输入和1输出，除了训练外还有三种情景下的预测结果。
4.压缩包中截图是自己运行的，平均百分比误差误差为0.2%。
2022-02-21 09:28:42
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【优化求解】基于非线性动态自适应惯性权重粒子群算法(IPSO)Matlab源码.md
2021-12-18 10:53:19
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连接ONENET所需的OBJECT和RESOURCR---IPSO SmartObject Guideline
2021-08-13 16:35:50
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行业分类-物理装置-一种IPSO-BP神经网络的钢丝绳断丝损伤识别方法.zip
2021-07-26 15:02:26
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