基礎金屬	銅電解銅銅精礦銅管銅棒廢銅銅排銅合金精銅桿再生銅桿銅板帶鋁鋁土礦氧化鋁電解鋁鋁輔料鋁棒鋁合金錠廢鋁鋁桿鋁型材鋁板卷鉛鉛精礦鉛錠鉛蓄電池再生精鉛還原鉛廢鉛蓄電池鉛合金鋅鋅精礦電解鋅鋅合金氧化鋅鋅粉錫錫精礦錫錠錫材
稀貴金屬	稀土稀土礦稀土氧化物稀土金屬釹鐵硼小金屬銻鉍銦鍺鎵硒鉭鋯貴金屬白銀
新能源	鋰鋰礦鋰化合物正極材料電芯金屬鋰鎳鎳礦鎳鐵精煉鎳鎳鹽三元前驅體材料高冰鎳 MHP 鈷電解鈷鈷粉氯化鈷四氧化三鈷硫酸鈷鈷中間品氧化鈷碳酸鈷三元前驅體三元材料鈷酸鋰三元正極材料錳錳礦電解錳電池級硫酸錳鋰電正極三元前驅體磷酸鐵四氧化三鈷鋰電負極石油焦煅燒焦針狀焦瀝青焦包覆瀝青炭黑增炭劑光伏材料多晶硅硅片電池片光伏組件光伏玻璃工業(yè)硅隔膜隔膜電解液電解液

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華東	上海上海保稅區(qū)江蘇南京無錫徐州常州蘇州南通連云港淮安鹽城揚州鎮(zhèn)江泰州宿遷南京港宜興浙江杭州寧波溫州紹興湖州嘉興金華衢州臺州麗水舟山安徽合肥蕪湖蚌埠淮南馬鞍山淮北銅陵安慶黃山阜陽宿州滁州六安宣城池州亳州福建福州廈門漳州泉州三明莆田南平龍巖寧德江西南昌九江上饒撫州宜春吉安贛州景德鎮(zhèn)萍鄉(xiāng)新余鷹潭山東濟南青島淄博棗莊東營煙臺濰坊濟寧泰安威海日照濱州德州聊城臨沂菏澤萊州港龍口港黃島前灣港董家口港日照港青島港威海港煙臺港鄒平萊蕪
華北	北京天津天津港河北石家莊唐山秦皇島邯鄲邢臺保定張家口承德滄州廊坊衡水京唐港曹妃甸港黃驊港曹妃甸寧晉山西太原大同朔州忻州陽泉呂梁晉中長治晉城臨汾運城內蒙古呼和浩特包頭烏海赤峰通遼鄂爾多斯呼倫貝爾巴彥淖爾烏蘭察布興安盟錫林郭勒盟阿拉善盟
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東北	遼寧沈陽大連鞍山撫順本溪丹東錦州營口阜新遼陽盤錦鐵嶺朝陽葫蘆島鲅魚圈盤錦港錦州港吉林長春四平遼源通化白山松原白城延邊州黑龍江哈爾濱齊齊哈爾雞西鶴崗雙鴨山大慶伊春佳木斯七臺河牡丹江黑河綏化大興安嶺地區(qū)
西南	重慶貴州貴陽遵義六盤水安順畢節(jié)銅仁黔東南州黔南州黔西南州四川成都自貢攀枝花瀘州德陽綿陽廣元遂寧內江樂山南充眉山宜賓廣安達州雅安巴中資陽阿壩州甘孜州涼山州西藏拉薩日喀則昌都林芝山南那曲阿里地區(qū)云南昆明曲靖玉溪昭通保山麗江普洱臨滄德宏州怒江州迪慶州大理州楚雄彝族州紅河彝族州文山苗族州西雙版納州
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融合駕駛風格的深度強化學習車輛跟馳模型的構建方法

682 編輯：管理員來源：中冶有色技術網

2023-03-19 06:56:02

本發(fā)明涉及一種融合駕駛風格的深度強化學習車輛跟馳模型的構建方法，基于NGSIM項目實測高精度交通流數(shù)據(jù)集，設定相應的規(guī)則對原始數(shù)據(jù)進行篩選，得到符合條件的跟馳對數(shù)據(jù)，將跟車對數(shù)據(jù)分為訓練數(shù)據(jù)和驗證數(shù)據(jù)?；谟柧殧?shù)據(jù)對駕駛人的駕駛特性進行分析，同時基于支持向量機算法搭建了駕駛風格辨識模型?；趯Σ煌匦择{駛員的跟馳行為分析結果，融合不同駕駛風格的跟車間距設計強化學習獎勵函數(shù)搭建基于深度確定性策略梯度算法的跟馳模型。在所搭建的訓練環(huán)境中對模型進行訓練得到不同駕駛風格的深度強化學習跟馳模型，基于驗證數(shù)據(jù)的仿真結果顯示，所搭建的跟馳模型在保證安全性和舒適性的前提下能夠體現(xiàn)不同的駕駛特性。

聲明：

“融合駕駛風格的深度強化學習車輛跟馳模型的構建方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)