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申请/专利权人：中汽院智能网联科技有限公司;中国汽车工程研究院股份有限公司

摘要：本发明涉及车辆跟驰技术领域，具体涉及一种基于注意力模型的智能网联车跟驰模型，数据获取模块，用于获取历史车辆跟驰数据，所述历史车辆跟驰数据包括车辆信息、车距信息；模型构建模块，用于根据获取到的历史车辆跟驰数据，利用神经网络算法，构建BP神经网络模型；还用于根据获取到的历史车辆跟驰数据，构建Gipps跟驰模型；线性组合模块，用于根据构建好的BP神经网络模型和Gipps跟驰模型，进行线性组合，生成对应的线性组合预测模型；速度预测模块，用于利用线性组合模型，根据上一时刻下的车辆跟驰数据，对跟驰车辆的当前跟驰速度进行预测。本方案能够在确保跟驰车辆安全的前提下，实现对跟驰车辆的跟驰速度的真实预测。

主权项：1.一种基于注意力模型的智能网联车跟驰模型，其特征在于：包括：数据获取模块，用于获取历史车辆跟驰数据，所述历史车辆跟驰数据包括车辆信息、车距信息；所述车辆信息包括跟驰车辆的速度，跟驰车辆的加速度，前车的速度以及前车的加速度；模型构建模块，用于根据获取到的历史车辆跟驰数据，利用神经网络算法，构建BP神经网络模型；还用于根据获取到的历史车辆跟驰数据，构建Gipps跟驰模型；线性组合模块，用于根据构建好的BP神经网络模型和Gipps跟驰模型，进行线性组合，生成对应的线性组合预测模型；速度预测模块，用于利用线性组合模型，根据上一时刻下的车辆跟驰数据，对跟驰车辆的当前跟驰速度进行预测；还包括工况识别模块，用于在获取到上一时刻下的车辆跟驰数据之后，识别该跟驰车辆跟驰路径的工况信息；相似度匹配模块，用于根据识别出来的工况信息，对数据库中的历史工况信息与该工况信息的相似度进行匹配和判断，判断对应的相似度是否存在大于预设相似阈值，若存在，则调出该历史工况信息所对应的历史车辆信息和历史真实当前跟驰速度，若不存在，则通过速度预测模块对跟驰车辆的当前跟驰速度进行预测；处理模块，用于若识别出来的历史工况信息与该跟驰车辆的工况信息相同时，则该跟驰车辆的当前跟驰速度为该历史工况信息所对应的历史真实当前跟驰速度；若识别出来的历史工况信息与该跟驰车辆的工况信息相似但不相同，则根据该跟驰车辆的工况信息，识别出对应的工况类型，并调用该工况类型相对应的调整策略；调整模块，用于根据对应的调整策略，对该历史工况信息所对应的历史真实当前跟驰速度进行调整，之后对应的该跟驰车辆的当前跟驰速度为调整后的历史真实当前跟驰速度；存储模块，用于存储历史工况信息、对应的历史车辆跟驰数据、以及历史真实当前跟驰速度；还用于根据工况类型，对历史真实当前跟驰速度进行调整的调整策略。

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