高速公路智能网联编队车辆动态调度与协同控制策略.docx

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2025-11-22 发布于重庆
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高速公路智能网联编队车辆动态调度与协同控制策略

引言

在路径规划任务中，深度神经网络（DNN）通常作为一种强大的函数近似工具，通过学习历史数据中的特征和模式，自动提取有用的信息并进行预测。在车辆路径规划中，网络的输入通常包括交通流量、路况、气象数据以及其他相关的交通信息，输出则是基于实时环境的最优路径。常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）等，这些模型能够从大量的数据中学习，逐步优化路径规划结果。

随着环保和可持续发展目标的提出，智能网联车辆的编队调度也将更加注重燃油消耗、排放控制等环境